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Practical Study of Nonlinear System Identification in the Frequency Domain

Research Project

Project/Area Number 21K04112
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 21040:Control and system engineering-related
Research InstitutionKeio University

Principal Investigator

Adachi Shuichi  慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (40222624)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 丸田 一郎  京都大学, 工学研究科, 准教授 (20625511)
川口 貴弘  群馬大学, 大学院理工学府, 助教 (00869844)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords非線形システム同定 / 深層学習 / 周波数 / 制御 / モデル縮約
Outline of Research at the Start

AI の分野で機械学習が活発に研究されている。機械学習の中心テーマは「深層学習」であり,特に画像認識や自然言語処理において精力的に研究されている。AI の得意分野が明らかになってきた一方で,まだ研究が十分でない分野もある。その一つが制御理論で対象としている動的システムである。機械学習を制御理論の言葉で置き換えると,本研究でターゲットとする非線形動的システム同定になる。この非線形動的システムの同定問題において,線形制御理論で重要な「周波数」を活用することが本研究のポイントである。そして,さまざまな実システムに対して非線形システム同定の適用を考察する。

Outline of Final Research Achievements

There are nonlinear dynamic systems where the application of machine learning in AI has not been adequately explored. This study aims to propose a new model reduction method for the identification problem of the nonlinear dynamic systems. In this research, a method was proposed to construct deep neural networks (DNNs) capable of switching computational loads in a single learning process, and its effectiveness was confirmed through numerical examples. Additionally, new insights were gained by interpreting problems studied in machine learning within the framework of control theory.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

現在活発に研究されているAIの分野の機械学習は,制御理論の分野では非線形システム同定に対応する.二つの分野の共通点が多いにも関わらず,それらの融合研究は進んでいない.本研究では,制御理論の視点から機械学習を考察することにより,さまざまな知見を得ることができた.また,申請者が長年研究を進めてきた,本研究に関連するシステム同定の著書をまとめており,その社会的意義は大きいと思われる.

Report

(4 results)
  • 2023 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (11 results)

All 2023 2022 2021

All Journal Article (4 results) (of which Peer Reviewed: 2 results) Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 4 results)

  • [Journal Article] モデル軽量化のためのモジュール構造をもつ深層ニューラルネットワークの提案2023

    • Author(s)
      高野靖也,川口貴弘,朝見 聡,佐々木理沙子,杉元聖和,進矢義之,足立修一
    • Journal Title

      計測自動制御学会論文集

      Volume: Vol.59, No.8 Pages: 353-361

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 持続的外乱の存在下におけるシステム同定モデルの選定と可同定性条件2023

    • Author(s)
      青山千仁,川口貴弘,足立修一
    • Journal Title

      計測自動制御学会論文集

      Volume: Vol.59, No.6 Pages: 289-296

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 車載ECU性能を考慮したミラー過給エンジンの非線形モデル予測制御2023

    • Author(s)
      上野将樹,八田羽謙一,河村泰二郎,織田信之,足立修一
    • Journal Title

      自動車技術会論文集

      Volume: 54 Pages: 94-99

    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Journal Article] 物理モデリングとシステム同定の融合による過給ガソリンエンジンの制御指向モデリング2022

    • Author(s)
      上野将樹,八田羽謙一,織田信之,足立修一
    • Journal Title

      計測自動制御学会論文集

      Volume: 58 Pages: 390-398

    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] A Deep Neural Network with Module Architecture for Model Reduction and its Application to Nonlinear System Identification2023

    • Author(s)
      Seiya Takano, Takahiro Kawaguchi, Satoshi Asami, Risako Sasaki, Seiya Sugimoto, Yoshiyuki Shinya, and Shuichi Adachi
    • Organizer
      22nd IFAC World Congress
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] System identification with piecewise-constant finite impulse response model and its statistical property2023

    • Author(s)
      Takahiro Kawaguchi, Ichiro Maruta, and Shuichi Adachi
    • Organizer
      22nd IFAC World Congress
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 持続的外乱の存在下におけるシステム同定とモデル予測制御への適用2023

    • Author(s)
      青山千仁,川口貴弘,鈴木 敦,下田直樹,足立修一
    • Organizer
      計測自動制御学会 第10回制御部門マルチシンポジウム
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 車載コンピュータの性能を考慮したミラー過給エンジンの非線形モデル予測制御2023

    • Author(s)
      上野将樹,八田羽謙一,足立修一
    • Organizer
      計測自動制御学会 第10回制御部門マルチシンポジウム
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] A Study of Retraining-free Pruning for Deep Neural Networks2022

    • Author(s)
      Seiya Takano, Takahiro Kawaguchi, Satoshi Asami, Risako Sasaki, Yoshiyuki Shinya, and Shuichi Adachi
    • Organizer
      A Study of Retraining-free Pruning for Deep Neural Networks
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] System Identification of Linear Systems in the Presence of Persistent Disturbances using Asymptotic Identification Method2022

    • Author(s)
      Yukihito Aoyama, Takahiro Kawaguchi, and Shuichi Adachi
    • Organizer
      2022 SICE Annual Conference
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 自動微分を用いた深層 NARX モデルの LPV システムとしての解釈2021

    • Author(s)
      高野靖也,川口貴弘,朝見 聡,佐々木理沙子,足立修一
    • Organizer
      第64回自動制御連合講演会
    • Related Report
      2021 Research-status Report

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Published: 2021-04-28   Modified: 2025-01-30  

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