論文の概要: Learning Control-Affine Reduced-Order Models via Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05045v1
• Date: Wed, 03 Jun 2026 16:05:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.883028
• Title: Learning Control-Affine Reduced-Order Models via Autoencoders
• Title（参考訳）: オートエンコーダによる制御-アフィン還元次数モデルの学習
• Abstract要約: 制御-アフィン還元次モデル(ROM)の同定のためのフレームワークを提案する。 提案手法は, オートエンコーダ(AE)を用いて高次元状態, 潜在的に高次元入力を制御-アフィン状態空間力学に適した遅延値に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present in this paper a framework for the identification of control-affine reduced-order models (ROMs). The proposed method utilizes autoencoders (AEs) to transform the high-dimensional states, and potentially the high-dimensional inputs, into reduced latent ones suitable for control-affine state-space dynamics. This is achieved by simultaneous training of the AE and the state-space model. In addition, we extend the discrete ROM formulation to a sequence-based model, which processes state and input histories to improve prediction accuracy while preserving the control-affine structure. We motivate our framework by applying feedback linearization to the derived models, and we present guidelines for its efficient use. The proposed framework is assessed on two numerical examples and its performance is compared to a baseline model, where the AE identifies a latent space with linear state-space dynamics. The assessment involves evaluating the prediction accuracy of the ROM on test data and its effectiveness in controlling the system to a desired state or trajectory.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,制御アフィン還元次数モデル (ROM) の同定のためのフレームワークを提案する。 提案手法は, オートエンコーダ(AE)を用いて高次元状態, 潜在的に高次元入力を制御-アフィン状態空間力学に適した遅延値に変換する。 これは、AEと状態空間モデルの同時トレーニングによって達成される。 さらに、離散ROMの定式化をシーケンスベースモデルに拡張し、状態と入力履歴を処理し、制御アフィン構造を保ちながら予測精度を向上させる。 我々は,フィードバック線形化を導出モデルに適用することで,フレームワークのモチベーションを高め,その効率的な利用指針を示す。 提案手法は2つの数値例に基づいて評価し,その性能をベースラインモデルと比較する。 この評価は、テストデータ上でのROMの予測精度の評価と、システムの所望の状態または軌道に対する制御の有効性に関するものである。

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