Modeling of dynamic network based on noise information estimation: Identification of errors-in-variables models in closed-loop

2019 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 16K18127
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Control engineering/System engineering
• Research Institution: Ariake National College of Technology
• Principal Investigator: Ikenoue Masato 有明工業高等専門学校, 創造工学科, 准教授 (10353343)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2020-03-31
• 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

Outline of Final Research Achievements

This study considers the problem of identifying dynamic network, which is large scale and complex system. The identification problem of dynamic network is treated as the identification problem of errors-in-variables models in closed-loop, and some bias-compensation based algorithms are proposed by using noise information estimation. The proposed algorithms are recursive algorithms and the effectiveness of the proposed algorithms are confirmed by numerical simulation examples.

Free Research Field

制御工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

電力システム，交通システム，経済システム，生体システムなど，大規模・複雑なネットワークシステムの安全性や安定性を確保しつつ，常に最適な運用・制御を行うためには，システムの数理モデルを構築することが必要不可欠となる。しかし，大規模・複雑なネットワークシステムの数理モデルを観測データから構築することは難しい。本研究では，観測データに含まれる雑音の情報を利用することに着目し，雑音情報推定法と推定した雑音情報を利用するモデリング法を提案したものである。提案するアルゴリズムは繰り返しアルゴリズムであり，プログラムの実装が容易である。