倒立振子を制御するオンライン学習型制御器 : 指令信号反転現象の解析について(一般,「ニューロハードウェア」及び「一般」)
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概要
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これまでにニューラルネットワークの学習能力を活用した制御法が提案されているが、その多くは計算機シミュレーションによるものであり、実機を用いたものはあまり報告されていない。そこで本稿では、倒立振子の実機をセルフチューニング型の学習制御器を用いて制御することを考える。まずはフィードバック誤差学習を参考にして制御モデルを構築し、ニューロ制御器を2通りの初期状態から学習した。一方は、事前に従来型フィードバック制御器(CFC)の特性を学習したものであり、他方は乱数で決定したものである。いずれの場合も誤差信号の時間的な変化は同様な変遷をたどったものの、それに要する学習時間に差違が認められ、季節的な変動も認められた。さらに制御対象を制御する指令信号が、学習とともに反転していくことも確認された。これらの原因について、本研究で用いた制御モデルの構造と関連付けて検討したので報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-11-03
著者
-
和久屋 寛
佐賀大学理工学部電気電子工学科
-
森田 譲
佐賀大学文化教育学部
-
山海 陽一朗
佐賀大学理工学部電気電子工学科
-
山海 陽一朗
佐賀大学工学系研究科生体機能システム制御工学専攻
-
森田 譲
佐賀大 文化教育
-
森田 護
佐賀大学文化教育学部
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