論文の概要: Adaptive Bayesian Optimization for High-Precision Motion Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14602v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 21:58:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 17:48:00.514685
• Title: Adaptive Bayesian Optimization for High-Precision Motion Systems
• Title（参考訳）: 高精度運動系に対する適応ベイズ最適化
• Authors: Christopher König, Raamadaas Krishnadas, Efe C. Balta, Alisa Rupenyan,
• Abstract要約: 低レベル制御パラメータをオンラインチューニングすることで、適応制御のためのリアルタイム純粋データ駆動モデルフリーアプローチを提案する。 我々は安全かつサンプル効率のよいベイズ最適化アルゴリズムであるGoOSEをベースとした。 半導体産業に応用した実精度運動システムにおけるアルゴリズムの性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.073673208115137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Controller tuning and parameter optimization are crucial in system design to improve closed-loop system performance. Bayesian optimization has been established as an efficient model-free controller tuning and adaptation method. However, Bayesian optimization methods are computationally expensive and therefore difficult to use in real-time critical scenarios. In this work, we propose a real-time purely data-driven, model-free approach for adaptive control, by online tuning low-level controller parameters. We base our algorithm on GoOSE, an algorithm for safe and sample-efficient Bayesian optimization, for handling performance and stability criteria. We introduce multiple computational and algorithmic modifications for computational efficiency and parallelization of optimization steps. We further evaluate the algorithm's performance on a real precision-motion system utilized in semiconductor industry applications by modifying the payload and reference stepsize and comparing it to an interpolated constrained optimization-based baseline approach.
• Abstract（参考訳）: コントローラチューニングとパラメータ最適化は、閉ループシステムの性能を改善するためにシステム設計において不可欠である。 ベイズ最適化は、効率的なモデルフリーコントローラチューニングと適応法として確立されている。 しかし、ベイジアン最適化法は計算コストが高く、したがってリアルタイム臨界シナリオでの使用は困難である。 そこで本研究では,低レベル制御パラメータをオンラインチューニングすることで,適応制御のためのリアルタイム純粋データ駆動型モデルフリーアプローチを提案する。 我々は,安全かつサンプル効率のよいベイズ最適化アルゴリズムであるGoOSEに基づいて,性能と安定性の基準を扱う。 計算効率と最適化ステップの並列化のために、複数の計算およびアルゴリズムの修正を導入する。 さらに,半導体産業で利用される実精度運動システムにおけるアルゴリズムの性能を,ペイロードと基準段差を変更し,補間された制約付き最適化ベースラインアプローチと比較することにより評価する。

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