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KAKEN_18K04211seika  
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本文公開日
 
タイトル
タイトル モデルベースト制御における機械学習とダイナミクスの融合に向けての基礎研究  
カナ モデル ベースト セイギョ ニ オケル キカイ ガクシュウ ト ダイナミクス ノ ユウゴウ ニ ムケテ ノ キソ ケンキュウ  
ローマ字 Moderu bēsuto seigyo ni okeru kikai gakushū to dainamikusu no yūgō ni mukete no kiso kenkyū  
別タイトル
名前 Fundamental study of fusion of machine leaning and dynamics for model-based control  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 足立, 修一  
カナ アダチ, シュウイチ  
ローマ字 Adachi, Shūichi  
所属 慶應義塾大学・理工学部 (矢上) ・教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team head  
外部リンク 科研費研究者番号 : 40222624

名前 丸田, 一郎  
カナ マルタ, イチロウ  
ローマ字 Maruta, Ichirō  
所属 京都大学・工学研究科・准教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 20625511

名前 井上, 正樹  
カナ イノウエ, マサキ  
ローマ字 Inoue, Masaki  
所属 慶應義塾大学・理工学部 (矢上) ・講師  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 80725680
 
出版地
 
出版者
名前  
カナ  
ローマ字  
日付
出版年(from:yyyy) 2021  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
1 pdf  
上位タイトル
名前 科学研究費補助金研究成果報告書  
翻訳  
 
 
2020  
 
開始ページ  
終了ページ  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
ロバスト制御やモデル予測制御などのようなモデルに基づく制御(Model-Based Control: MBD)やカルマンフィルタのようなモデルに基づく状態推定を行うためには,対象の高精度な数学モデルが必要になる。本研究では,データに基づく機械学習とダイナミクスを考慮した制御理論を融合することにより,新たなモデリングの方法論の構築を目指した。具体的に,自動車用エンジンや電気自動車用リチウム二次電池などといった非線形性の強い対象のモデリング問題を検討した。エンジンに対しては能動学習を用いたエンジンデータ収集の方法を検討した。二次電池に対しては電池の通電抵抗を適応的に推定する新しい方法を提案した。
In order to utilize Model-Based-Control (MBD) such as robust control and model predictive control, and Model-Based-State-Estimation (MBSE) such as Kalman filter, it is necessary to build a precise mathematical model of the target plant.  In this study, we aim to construct new modeling methods for practical systems by combining the data-based machine-learning in AI and system identification of the dynamic control theory.  In particular, two modeling problems of nonlinear systems are considered.  One is a gasoline engine of automobile and the other is lithium-ion secondary battery for electric vehicles.  For the modeling of gasoline engine which has heavy nonlinearity, Gaussian process regression with active learning method is applied to design an effective modeling experiment.  An adaptive identification method in consideration of the physical property of the lithium-ion battery is proposed, and the effectiveness if the method is examined through experiments with real battery.
 
目次

 
キーワード
制御  

システム同定  

機械学習  

自動車  

非線形システム  
NDC
 
注記
研究種目 : 基盤研究 (C) (一般)
研究期間 : 2018~2020
課題番号 : 18K04211
研究分野 : 制御工学
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Research Paper  
著者版フラグ
publisher  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
Nov 14, 2022 10:54:44  
作成日
May 17, 2022 13:20:39  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
May 17, 2022    インデックス を変更
Nov 14, 2022    著者 著者ID,著者 名前,著者 カナ,著者 ローマ字,著者 所属,著者 所属(翻訳),著者 役割,著者 外部リンク,抄録 内容,注記 注記 を変更
 
インデックス
/ Public / 科学研究費補助金研究成果報告書 / 2020年度 / 日本学術振興会
 
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