論文の概要: Identification For Control Based on Neural Networks: Approximately Linearizable Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15858v2
• Date: Thu, 3 Oct 2024 10:59:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 19:21:13.814216
• Title: Identification For Control Based on Neural Networks: Approximately Linearizable Models
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークに基づく制御の同定:ほぼ線形化可能なモデル
• Authors: Maxime Thieffry, Alexandre Hache, Mohamed Yagoubi, Philippe Chevrel,
• Abstract要約: 本研究では,非線形システムの効率的な制御設計と安定性解析のための制御指向同定手法を提案する。 ニューラルネットワークは離散時間非線形状態空間モデルを特定し、時間領域の入力出力挙動を近似する。 ネットワークは、同定されたモデルがフィードバックによってほぼ線形化可能であるように構成され、制御則が学習段階から自明に従うことを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.15267357325546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents a control-oriented identification scheme for efficient control design and stability analysis of nonlinear systems. Neural networks are used to identify a discrete-time nonlinear state-space model to approximate time-domain input-output behavior of a nonlinear system. The network is constructed such that the identified model is approximately linearizable by feedback, ensuring that the control law trivially follows from the learning stage. After the identification and quasi-linearization procedures, linear control theory comes at hand to design robust controllers and study stability of the closed-loop system. The effectiveness and interest of the methodology are illustrated throughout the paper on popular benchmarks for system identification.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非線形システムの効率的な制御設計と安定性解析のための制御指向同定手法を提案する。 ニューラルネットワークを用いて離散時間非線形状態空間モデルを特定し、非線形システムの時間領域入力出力挙動を近似する。 ネットワークは、同定されたモデルがフィードバックによってほぼ線形化可能であるように構成され、制御則が学習段階から自明に従うことを保証する。 同定と準線形化の手続きの後、線形制御理論は頑健な制御系を設計し、閉ループ系の安定性を研究する。 本手法の有効性と関心は,システム識別のための一般的なベンチマークで概説されている。

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