データ駆動型<i>H</i><sub>2</sub>制御性能評価の最適化計算における収束領域

DOI Web Site Web Site 被引用文献2件 参考文献3件
  • 田中 優大
    首都大学東京大学院システムデザイン研究科
  • 増田 士朗
    首都大学東京大学院システムデザイン研究科

書誌事項

タイトル別名
  • Domain of Attraction of Optimization for Data-driven <i>H</i><sub>2</sub> Control Performance Criterion
  • データ駆動型H₂制御性能評価の最適化計算における収束領域
  • データ クドウガタ H ₂ セイギョ セイノウ ヒョウカ ノ サイテキ カ ケイサン ニ オケル シュウソク リョウイキ

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抄録

This paper proposes a data-driven controller design method for minimum variance control and analyzes convergence properties of the method. Data-driven controller design methods tune control parameters by minimizing a criterion which is derived from a single set of input and output data without a process model. However, optimization problems in these methods are generally non-convex. The analytical results show that a gradient descent algorithm can converge from the set of initial parameter values to the global minimum if the maximum-phase difference between the initial controllers and the minimum variance controller is smaller than π/2 radians.

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