| 研究課題/領域番号 |
10650433
|
|---|
| 研究機関 | 山口大学 |
|---|
研究代表者 |
大林 正直 山口大学, 工学部, 助教授 (60213849)
|
|---|
| 研究分担者 |
村田 純一 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 助教授 (60190914)
平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
小林 邦和 山口大学, 工学部, 助手 (40263793)
|
|---|
| キーワード | モデル化 / ニューラルネットワーク / オブザーバ / 高速化 / 制御 / 学習 / ロバスト性 |
|---|
| 研究概要 |
平成10年度は従来の制御理論分野の時間領域における知見を活用したモデル化と学習に関する研究を行った。
1. モデル化に関する研究
・多様な入力による状態変化に対応した基本型非線形オブザーバの学習ネットワークによるモデル化の検討を行い、安定性も考慮した同オブザーバを開発した。
2. 制御に関する研究
・ロバストな制御器構築を目的として、制御器構造をコンパクト化する方式検討を行い、非線形クレーンシステムの制御シミュレーションにより、同方式の有効性を確認した。
3. 学習に関する研究
・ネットワークによるモデルを学習にて構成する場合の学習時間の短縮化に関する検討を行い、学習すべきシナプス重みパラメータを関数表現化する方式の検討を行った。
・上記方式を非線形クレーンシステム制御器のモデル化に適用し、学習の高速化の点で有効であることを確認した。
|
