MOESP型最小分散閉ループ部分空間同定法の開発と仮説検定による同定法選択方法の提案

• Project/Area Number: 25K15011
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60020:Mathematical informatics-related
• Research Institution: Osaka Institute of Technology
• Principal Investigator: 奥 宏史 大阪工業大学, 工学部, 教授 (20351455)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
• Keywords: システム同定 / 閉ループ系 / 不安定系 / 最小分散推定

Outline of Research at the Start

パラメトリックシステム同定法は予測誤差法と無相関法の二つに大別でき，それぞれ長所短所が異なり適切な使い分けが重要である．比較すると，前者は誤差分散は小さいが推定量にバイアスをもち，後者は一致推定量をもつが誤差分散が大きい．後者には不安定系にも適用可能なCL-MOESP 法があり，台車倒立振子系やドローンの同定実験から有用性が実証されている．
本研究の目的は，1) 機械学習の導入によるCL-MOESP 法の最小誤差分散を達成する状態
空間実現アルゴリズムの開発と，2) ユーザが同定問題に直面したときに適切にシステム同定法を使い分けるための統計学的仮説検定を利用した定量的な評価法を構築することである．