sparse sensing for control theory

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H02163
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21040:Control and system engineering-related
• Research Institution: Hosei University
• Principal Investigator: Konishi Katsumi 法政大学, 情報科学部, 教授 (20339138)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 澤田 賢治 電気通信大学, i－パワードエネルギー・システム研究センター, 准教授 (80550946)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: スパースモデリング

Outline of Final Research Achievements

This work proposed a method for designing control systems using sparse data when only a small amount of informative sensing data can be obtained from the measurement and control target. Specifically, we derived a sparse sensing method, a predictive control method using the derived method, and a fast computation method when the observed data belong to a nonlinear low-dimensional subspace.

Free Research Field

制御工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究により、入出力データの全てが既知でない場合、部分的に欠損がある場合、不等間隔サンプリングデータである場合でも、入出力データを修復し再構成することで、制御形設計が可能となった。線形システムだけでなく、非線形システムにも対応した。システム生物学分野や、医療応用分野では、不等間隔サンプリングデータしか得られないことが多い。本研究により、これらの分野における数学モデルの構築や制御手法の導出などが可能となり、社会的意義は大きい。