| 研究課題/領域番号 |
20K04534
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
太田 快人 京都大学, 情報学研究科, 教授 (30160518)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | システム同定 / 制御システムモデル / 隠れマルコフモデル / ベイズ推定 / 線形パラメータ変化モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
広い動作範囲をもつ制御システムを動かすためには、動作範囲全体にわたるシステムモデルを得る必要があります。このようなシステムを対象として、入力信号を加えてその出力を見ることによってモデルを求めるシステム同定法を提案します。ベイズ推定法などの統計的な手法を用いることによって、制御システム設計のときに使いやすいモデル構築法を得る研究を行います。
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| 研究実績の概要 |
ベイズ推定法に基づいたシステム同定法について、適切なカーネルを選択する方法を考察した。またベイズ推定の適用として、隠れマルコフモデルの実現問題についての考察も行った。
適切なカーネルの設定は、ベイズ推定法に基づいたシステム同定法にとって重要である。今年度は、二つの方向性を考えた。一つは、線形パラメータ変化システム（LPVシステム）の同定問題についてである。パラメータの変化率に対して重みをかける方法を考案して、経験ベイズ法でカーネル中のパラメータ（ハイパーパラメータ）を決める方法である。今後、適切にハイパーパラメータを選ぶことによって提案法の有効性を確認することを検討していく。もう一つは、線形時不変システムのインパルス応答列の同定問題についてである。マルチカーネルを用いて同定するときに、複雑度の小さなモデルを得るためにマルチカーネルの非零となる重みが少なくなるような選び方をすることになる。昨年度までエル0最適化問題を緩和するペナルティ関数を用いる方法を検討していたが、馬蹄カーネルを用いる方法の検討を始めている。
ベイズ推定の方法は、隠れマルコフモデルの実現問題と関連が深い。これは、有限個のアルファベット系列の確率から、確率推移行列と出力行列を求める問題である。実現の中でも、なるべくマルコフ連鎖の状態数を小さくすることはモデルの複雑さを低減することになる。マルコフ連鎖の結合構造からジェネリックにモデル次数低減が可能となる条件を調べて、マルコフ連鎖の結合を表すグラフを用いていくつかの十分条件を得ることができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
カーネル法についての検討では、提案まではできたが、年度の終わりに近くに着想を得たために、数値計算の検討が十分ではなく、学会発表にまで至らなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度、着想を得たカーネルの作り方については来年度数値的な計算を行い、その有効性を確認して学会発表を目指すことにする。また隠れマルコフモデルの実現問題については、理論的な研究をさらに進めると共に、これまでに得た内容についての論文発表を進めることにする。
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