高速非線形システムの近似MPC制御の動的パラメータ適応

Conceptos Básicos

提案手法は、ニューラルネットワークによる近似MPCの出力を、最適制御の感度情報を用いて動的にパラメータ変化に適応させることができる。これにより、大規模なデータセットの再生成やニューラルネットワークの再学習を行うことなく、実システムのパラメータ変動に対応できる。

Resumen

本論文では、パラメータ適応型の近似MPC (Approximate MPC: AMPC)を提案している。従来のAMPCは、大規模なデータセットを事前に生成し、ニューラルネットワーク (NN)を学習することで、高速な制御入力の近似を実現していた。しかし、実システムのパラメータを変更する際には、データセットの再生成とNNの再学習が必要となり、非常に時間がかかるという問題があった。

提案手法では、NNによる最適制御入力の近似に加えて、最適制御入力の感度情報もNNで近似する。これにより、パラメータの変化に対して、最適制御入力を線形予測で修正することができる。つまり、データセットの再生成やNNの再学習を行うことなく、パラメータ変動に適応できるのが特徴である。

理論的には、提案手法が安定性を保証するための条件を示している。また、シミュレーションと実機実験により、提案手法の有効性を実証している。特に、2つの異なるパラメータを持つ実機の倒立振子システムで、同一のNNを用いて制御できることを示している。一方、パラメータ変動に対応できない従来のAMPCでは失敗している。

以上より、提案手法は、実システムのパラメータ変動に柔軟に対応でき、AMPCの実用化に大きく貢献すると考えられる。

Estadísticas

倒立振子システムのパラメータ変動範囲は以下の通りである:
付加質量 madd: ±0.02 kg
台車質量 M: ±1.0 kg
速度依存摩擦係数 C1: ±9.0 N s/m
モータ定数 C2: ±1.0 N/V
回転軸摩擦係数 C3: ±0.06 N m s/rad

Citas

"提案手法は、ニューラルネットワークによる最適制御入力の近似に加えて、その感度情報も近似することで、パラメータ変動に対して線形予測で修正できる。"
"提案手法は、大規模なデータセットの再生成やニューラルネットワークの再学習を行うことなく、実システムのパラメータ変動に適応できる。"

Ideas clave extraídas de

Parameter-Adaptive Approximate MPC

by Henr... a las arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.05835.pdf

Consultas más profundas

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