2019 Fiscal Year Annual Research Report
Modeling of dynamic network based on noise information estimation: Identification of errors-in-variables models in closed-loop
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16K18127
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| Research Institution | Ariake National College of Technology |
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Principal Investigator |
池之上 正人 有明工業高等専門学校, 創造工学科, 准教授 (10353343)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | システム同定 / 変数誤差モデル同定 / 閉ループ同定 / 繰り返しアルゴリズム / 動的ネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，動的ネットワークのモデリングに影響を与える雑音情報を明らかにし，その推定法を開発することにより，推定した雑音情報を利用する動的ネットワークのシステム同定法を開発することを目的としている。動的ネットワークの同定問題は，雑音を含む入出力データからシステムを同定する「変数誤差モデル同定問題」と，閉ループシステムの入出力データからシステムを同定する「閉ループ同定問題」の2つの側面を持っている。そこで，これらの同定問題を統合して研究を行い，特に今年度は，変数誤差モデル同定の観点から，新たに逐次アルゴリズム開発を考え，以下の研究を進めた。
(1)変数誤差モデル同定問題を一般化固有値問題とみなし，べき乗法を利用した繰り返しアルゴリズムを導出し，その有効性を示した。
(2)動的ネットワークのモデリングに有効であると考えられる「バイアス補償法」について検討を行い，2段階最小2乗推定値を用いたバイアス補償法の繰り返しアルゴリズムを導出した。また，その有効性をシミュレーションにより示した。
(3)ネットワーク上の複数の部分システムを分散的に同定する問題について考え，部分システム間で雑音分散推定値とパラメータの情報交換を行うアプローチを検討し，その有効性をシミュレーションにより示した。
(4)大規模ネットワークの部分システムを同定する問題を考え，閉ループシステムを「バイアス除去最小2乗法」に基づき同定し，閉ループシステムから部分システムを求めるアプローチを検討し，その有効性を検証した。
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