論文の概要: Receding Hamiltonian-Informed Optimal Neural Control and State Estimation for Closed-Loop Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01297v3
• Date: Tue, 29 Jul 2025 15:15:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 14:59:50.851834
• Title: Receding Hamiltonian-Informed Optimal Neural Control and State Estimation for Closed-Loop Dynamical Systems
• Title（参考訳）: Receding Hamiltonian-Informed Optimal Neural Control and State Estimation for Closed-Loop Dynamical Systems
• Authors: Josue N. Rivera, Dengfeng Sun,
• Abstract要約: Hamiltonian-Informed Optimal Neural (Hion) コントローラは、動的システムのためのニューラルネットワークベースの新しいクラスである。 ヒオンコントローラは将来の状態を推定し、ポントリャーギンの最大原理を用いた最適制御戦略を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.05766189327054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper formalizes Hamiltonian-Informed Optimal Neural (Hion) controllers, a novel class of neural network-based controllers for dynamical systems and explicit non-linear model-predictive control. Hion controllers estimate future states and develop an optimal control strategy using Pontryagin's Maximum Principle. The proposed framework, along with our Taylored Multi-Faceted Approach for Neural ODE and Optimal Control (T-mano) architecture, allows for custom transient behavior, predictive control, and closed-loop feedback, addressing limitations of existing methods. Comparative analyses with established model-predictive controllers revealed Hion controllers' superior optimality and tracking capabilities. Optimal control strategies are also demonstrated for both linear and non-linear dynamical systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、動的システムのためのニューラルネットワークベースの新しいクラスであるハミルトンインフォームド・オプティマル・ニューラル(Hion)コントローラと、明示的な非線形モデル予測制御を定式化する。 ヒオンコントローラは将来の状態を推定し、ポントリャーギンの最大原理を用いた最適制御戦略を開発する。 提案したフレームワークは、Taylored Multi-Faceted Approach for Neural ODE and Optimal Control (T-mano)アーキテクチャとともに、カスタムな過渡的な振る舞い、予測制御、クローズループフィードバックを可能にし、既存のメソッドの制限に対処する。 確立されたモデル予測コントローラとの比較分析により、Hionコントローラの最適な最適性と追跡能力が明らかになった。 線形および非線形力学系に対しても最適制御戦略が示される。

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