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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-01-27 14:45 Neural ordinary differential equationsによる静的出力フィードバック安定化の検討 ○小林恒輝（奈良先端大）・小蔵正輝（阪大）・岸田昌子（NII）・和田山 正（名工大）・杉本謙二（奈良先端大）  RCC2019-73 |
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| 抄録 | （和） | 静的出力フィードバック安定化問題は制御理論における基本的な制御系設計問題の一つである．しかしながらこの問題は非凸かつ非線形な最適化問題であり，解くことが困難であることが知られている．そこで本稿ではODE-Net と呼ばれる機械学習の枠組みに基づいた静的出力フィードバック安定化問題の解法を提案する．静的出力フィードバック制御系の状態方程式を構造としてもつネットワークに対して学習を行うことで，閉ループ系を安定化するフィードバックゲインが得られることを示す．線形行列不等式 (LMI) を用いた従来法と比較を通じて提案手法の有効性を検証する． |
| （英） | The static output-feedback stabilization problem is one of the basic controller synthesis problem in the systems and control theory． However, the problem reduces to a non-convex and nonlinear optimization problem and, therefore, is known to be difficult to solve． In this paper, we propose a data-driven methodology to design the feedback gain by using a deep-learning technique called Neural Ordinary Differential Equations． We compare the proposed method with a conventional and standard one in the literature based on linear matrix inequalities (LMIs)．We observe that the proposed method outperforms the existing methodology, thereby confirming the effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | 線形システム / 静的出力フィードバック制御 / 安定化 / 機械学習 / / / / |
| （英） | Linear systems / static output feedback / stabilization / deep learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 395, RCC2019-73, pp. 19-22, 2020年1月. | |
| 資料番号 | RCC2019-73 | |
| 発行日 | 2020-01-20 (RCC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCC2019-73 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC |
| 開催期間 | 2020-01-27 - 2020-01-27 |
| 開催地（和） | 大阪市立大学文化交流センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 高信頼制御通信，一般 |
| テーマ（英） | Reliable Communication and Control, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCC |
| 会議コード | 2020-01-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Neural ordinary differential equationsによる静的出力フィードバック安定化の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Neural ordinary differential equations-based static output feedback stabilization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 線形システム / Linear systems |
| キーワード(2)（和/英） | 静的出力フィードバック制御 / static output feedback |
| キーワード(3)（和/英） | 安定化 / stabilization |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 恒輝 / Koki Kobayashi / コバヤシ コウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小蔵 正輝 / Masaki Ogura / オグラ マサキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岸田 昌子 / Masako Kishida / キシダ マサコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所 (略称： NII) National Institute of Informatics (略称： NII) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和田山 正 / Wadayama Tadashi / ワダヤマ タダシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉本 謙二 / Kenji Sugimoto / スギモト ケンジ |
| 第5著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-01-27 14:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCC |
| 資料番号 | RCC2019-73 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.395 |
| ページ範囲 | pp.19-22 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2020-01-20 (RCC) |
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