Fugu-MT 論文翻訳(概要): Physics-informed data-driven control without persistence of excitation

論文の概要: Physics-informed data-driven control without persistence of excitation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08484v1
Date: Fri, 11 Apr 2025 12:19:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-14 14:17:28.936341
Title: Physics-informed data-driven control without persistence of excitation
Title（参考訳）: 励起の持続性のない物理インフォームドデータ駆動制御
Authors: Martina Vanelli, Julien M. Hendrickx,
Abstract要約: システムの再識別を許可する十分な情報を持たないデータは、システム外部や物理的知識と組み合わせて意味のある情報を提供することができることを示す。次に、この情報を安全とエネルギーの最小化問題にどのように活用するかを説明し、非モデル化力学における予測を強化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.447795279790662
License:
Abstract: We show that data that is not sufficiently informative to allow for system re-identification can still provide meaningful information when combined with external or physical knowledge of the system, such as bounded system matrix norms. We then illustrate how this information can be leveraged for safety and energy minimization problems and to enhance predictions in unmodelled dynamics. This preliminary work outlines key ideas toward using limited data for effective control by integrating physical knowledge of the system and exploiting interpolation conditions.
Abstract（参考訳）: システム再識別を可能にする十分な情報を持たないデータは,境界行列ノルムなどのシステム外部や物理的知識と組み合わせることで,意味のある情報を提供できることを示す。次に、この情報を安全とエネルギーの最小化問題にどのように活用するかを説明し、非モデル化力学における予測を強化する。この予備的な研究は、システムの物理的知識を統合し、補間条件を活用することにより、効率的な制御のために限られたデータを使用するための重要なアイデアを概説する。

関連論文リスト

Data-efficient, Explainable and Safe Box Manipulation: Illustrating the Advantages of Physical Priors in Model-Predictive Control [0.0]
MPCフレームワークにおける環境力学の事前知識が,説明可能性,安全性,データ効率の向上につながることを示す。我々は,実際のロボットシステムに基づくペイロード操作問題をモデル化し,MPCフレームワークにおける環境のダイナミクスに関する事前知識を活用することにより,説明可能性,安全性,データ効率の向上につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-02T20:28:19Z)
A Dynamic Feedforward Control Strategy for Energy-efficient Building System Operation [59.56144813928478]
現在の制御戦略と最適化アルゴリズムでは、そのほとんどはリアルタイムフィードバックから情報を受け取ることに依存している。本稿では,システム制御のためのシステム特性を同時に構築することによる,ダイナミックな事前知識を組み込む,エンジニアフレンドリな制御戦略フレームワークを提案する。典型的な制御戦略でシステム制御を加熱するケースでテストしたところ、我々のフレームワークは15%の省エネ性を持っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-23T09:07:07Z)
Physics-Informed Kernel Embeddings: Integrating Prior System Knowledge with Data-Driven Control [22.549914935697366]
カーネル埋め込みを用いたデータ駆動制御アルゴリズムに事前知識を組み込む手法を提案する。提案手法は,カーネル学習問題におけるバイアス項として,システムダイナミクスの事前知識を取り入れたものである。純粋にデータ駆動ベースライン上でのサンプル効率の向上と,我々のアプローチのアウト・オブ・サンプル一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-09T18:35:32Z)
Meta-learning using privileged information for dynamics [66.32254395574994]
Neural ODE Processモデルを拡張して、Learning Using Privileged Information設定内の追加情報を使用します。シミュレーション動的タスクの精度とキャリブレーションを向上した実験により拡張性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-29T12:18:02Z)
Controlling nonlinear dynamical systems into arbitrary states using machine learning [77.34726150561087]
機械学習(ML)を活用した,新しい完全データ駆動制御方式を提案する。最近開発されたMLに基づく複雑なシステムの予測機能により、非線形系は任意の初期状態から来る任意の動的対象状態に留まることが証明された。必要なデータ量が少なく,柔軟性の高いコントロールスキームを備えることで,工学から医学まで幅広い応用の可能性について簡単に議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-23T16:58:26Z)
Using Data Assimilation to Train a Hybrid Forecast System that Combines Machine-Learning and Knowledge-Based Components [52.77024349608834]
利用可能なデータがノイズの多い部分測定の場合,カオスダイナミクスシステムのデータ支援予測の問題を検討する。動的システムの状態の部分的測定を用いることで、不完全な知識ベースモデルによる予測を改善するために機械学習モデルを訓練できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-15T19:56:48Z)
The Impact of Data on the Stability of Learning-Based Control- Extended Version [63.97366815968177]
本稿では,Lyapunovをベースとした,認証制御性能に対するデータの影響の定量化手法を提案する。ガウス過程を通じて未知系の力学をモデル化することにより、モデルの不確実性と安定性条件の満足度の間の相互関係を決定できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-20T19:10:01Z)
Knowledge-Based Learning of Nonlinear Dynamics and Chaos [3.673994921516517]
本稿では,非線形システムから観測結果に基づいて予測モデルを抽出するための普遍的な学習フレームワークを提案する。我々のフレームワークは、非線形システムを連続時間系として自然にモデル化するため、第一原理知識を容易に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-07T13:50:13Z)
Identifying Causal Structure in Dynamical Systems [6.451261098085498]
制御系の因果構造を同定する手法を提案する。ロボットアームの実験では、実世界のデータから信頼性の高い因果同定が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-06T16:17:07Z)
How Training Data Impacts Performance in Learning-based Control [67.7875109298865]
本稿では,トレーニングデータの密度と制御性能の関係を考察する。データセットの品質尺度を定式化し、$rho$-gap と呼ぶ。フィードバック線形化制御法に$rho$-gapを適用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-25T12:13:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。