定式化が困難な制御問題に対するLSTMを利用したモデル予測制御手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-02-29
• タイトル: 定式化が困難な制御問題に対するLSTMを利用したモデル予測制御手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Proposal of Model Predictive Control Method Using LSTM for Control Problems Difficult to Formulate
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 室蘭工業大学
• 著者所属: 室蘭工業大学／月島JFEアクアソリューション株式会社
• 著者所属: 月島JFEアクアソリューション株式会社
• 著者所属: 室蘭工業大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Muroran Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Muroran Institute of Technology / Tsukishima JFE Aqua Solution Co., Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tsukishima JFE Aqua Solution Co., Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Muroran Institute of Technology
• 著者名: 山田, 優希; 深澤, 淳基; 矢澤, 伸弘; 渡邉, 真也
• 著者名(英): Yuki, Yamada; Atsuki, Fukasawa; Nobuhiro, Yazawa; Shinya, Watanabe
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 一般的にモデル予測制御を制御問題に適用する場合は，制御対象を数学的にモデル化する必要があり，数学的に定式化が困難な問題に対してはモデル予測制御を適用することは難しい．そこで，本稿では，数学的に定式化困難な場合に対するモデル予測制御として，時系列機械学習，具体的には LSTM (Long Short-Term Memory) を利用した新たな制御方法を提案する．提案手法では，独自のヒューリスティックな方法による未来軌道の予測および修正方法を組み込み，数理モデルを一切使用しないモデル予測制御を実現している．本手法の有効性を検証するために 2 段レベル水槽問題に対して適用し，PID 制御，従来のモデル予測制御との比較を行った．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In general, when applying model predictive control to control problems, it is necessary to mathematically model the control target, and it is difficult to apply model predictive control to problems that are difficult to formulate mathematically. Therefore, in this paper, we propose a new control method using a time series machine learning, specifically LSTM (Long Short-Term Memory), as model prediction control for cases that are difficult to formulate mathematically. In the proposed method, we incorporate a method of predicting and correcting the future prediction trajectory by a unique heuristic method, and realize model predictive control without using any mathematical model. In order to verify the effectiveness of this method, we applied it to the two-stage level water tank problem and compared it with PID control and conventional model prediction control.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2024-MPS-147, 号 7, p. 1-6, 発行日 2024-02-29
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会