論文の概要: Robust Stability Analysis of Positive Lure System with Neural Network Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18912v1
- Date: Sun, 25 May 2025 00:37:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.745416
- Title: Robust Stability Analysis of Positive Lure System with Neural Network Feedback
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークフィードバックを用いた正孔系のロバスト安定性解析
- Authors: Hamidreza Montazeri Hedesh, Moh. Kamalul Wafi, Bahram Shafai, Milad Siami,
- Abstract要約: 線形部分がパラメトリック不確実性を含むだけでなく、非線形セクター境界も未知であるLur'e型の制御系を考える。
系の正の特性を利用することにより、Lur'e系の安定性半径の明示的な式を導出する。
本研究では,Lur'eとNN制御システムのロバストネス解析のためのスケーラブルで効率的な手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper investigates the robustness of the Lur'e problem under positivity constraints, drawing on results from the positive Aizerman conjecture and the robustness properties of Metzler matrices. Specifically, we consider a control system of Lur'e type in which not only the linear part includes parametric uncertainty but also the nonlinear sector bound is unknown. We investigate tools from positive linear systems to effectively solve the problems in complicated and uncertain nonlinear systems. By leveraging the positivity characteristic of the system, we derive an explicit formula for the stability radius of Lur'e systems. Furthermore, we extend our analysis to systems with neural network (NN) feedback loops. Building on this approach, we also propose a refinement method for sector bounds of feedforward neural networks (FFNNs). This study introduces a scalable and efficient approach for robustness analysis of both Lur'e and NN-controlled systems. Finally, the proposed results are supported by illustrative examples.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 正のアイザーマン予想とメッツラー行列のロバスト性から, 正の制約下でのルアー問題のロバスト性について考察する。
具体的には、線形部分がパラメトリック不確実性を含むだけでなく、非線形セクター境界も未知であるLur'e型の制御系を考える。
本稿では, 正線形系からのツールを調査し, 複雑で不確実な非線形系の問題を効果的に解決する。
系の正の特性を利用することにより、Lur'e系の安定性半径の明示的な式を導出する。
さらに、ニューラルネットワーク(NN)フィードバックループを持つシステムに分析を拡張します。
また,本手法に基づいて,フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)のセクター境界を改良する手法を提案する。
本研究では,Lur'eとNN制御システムのロバストネス解析のためのスケーラブルで効率的な手法を提案する。
最後に、提案した結果は、実証的な例によって支持される。
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