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インテリジェント制御は、ニューラルネットワーク、ベイズ確率、ファジー論理、機械学習、強化学習、進化計算、遺伝的アルゴリズムなどのさまざまな人工知能コンピューティングアプローチを使用する制御技術の一種です。[1]
概要
インテリジェント制御は、次の主要なサブドメインに分けられます。
インテリジェントな動作の新しいモデルが作成され、それをサポートするための計算方法が開発されるにつれて、新しい制御技術が継続的に作成されます。
ニューラルネットワークコントローラ
ニューラル ネットワークは、科学技術のほぼすべての分野で問題を解決するために使用されてきました。ニューラル ネットワークの制御には、基本的に次の 2 つのステップが含まれます。
- システム識別
- コントロール
非線形、連続、微分可能な活性化関数を持つフィードフォワードネットワークには、普遍的な近似能力があることが示されています。リカレントネットワークは、システム識別にも使用されています。入力と出力のデータ ペアのセットが与えられた場合、システム識別はこれらのデータ ペア間のマッピングを形成することを目的としています。このようなネットワークは、システムのダイナミクスを捉えると考えられています。制御部分については、深層強化学習が複雑なシステムを制御する能力を示しています。
ベイジアンコントローラ
ベイズ確率は、多くの高度な制御システムで一般的に使用されている多数のアルゴリズムを生み出し、コントローラーで使用されるいくつかの変数の 状態空間 推定器として機能します。
カルマンフィルタとパーティクル フィルタは、ベイズ制御コンポーネントの一般的な例です。ベイズ アプローチによるコントローラ設計では、システム モデルと測定モデルと呼ばれるものを導出する作業がしばしば重要になります。システム モデルと測定モデルは、制御対象システムで利用可能なセンサー測定値と状態変数を結び付ける数学的関係です。この点で、ベイズ アプローチは 制御設計に対するシステム理論的アプローチと非常に密接に関連しています。
参照
- リスト
参考文献
- ^ 「インテリジェント制御」。
- Antsaklis, PJ (1993)。Passino, KM (編)。インテリジェントおよび自律制御入門。Kluwer Academic Publishers。ISBN 0-7923-9267-12009年4月10日時点のオリジナルよりアーカイブ。
- Liu, J.; Wang, W.; Golnaraghi, F.; Kubica, E. (2010). 「非線形システム制御のための新しいファジーフレームワーク」.ファジー集合とシステム. 161 (21): 2746– 2759. doi :10.1016/j.fss.2010.04.009.
さらに読む
- Jeffrey T. Spooner、Manfredi Maggiore、Raul Ord onez、Kevin M. Passino、「非線形システムの安定適応制御および推定：ニューラルおよびファジー近似技術」、John Wiley & Sons、NY;
- Farrell, JA, Polycarpou, MM (2006)。適応近似ベース制御: ニューラル、ファジー、従来の適応近似アプローチの統合。Wiley。ISBN 978-0-471-72788-0。
{{cite book}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク) - Schramm, G. (1998).インテリジェント飛行制御 - ファジー論理アプローチ. TU Delft Press. ISBN 90-901192-4-8。