徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: [池田 建司]/[最上 義夫]/[下村 隆夫]/Continuous-Time Model Identification by using Fast Adaptive Observer/Proceedings Sixteenth International Symposium on Mathematical Theory of Networks and Systems

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EID
84023
EOID
207410
Map
0
LastModified
2005年2月25日(金) 21:16:15
Operator
池田 建司
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
池田 建司
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Write
継承
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継承
種別 必須 国際会議
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. 徳島大学.工学部.知能情報工学科.知能工学講座
  2. 徳島大学.工学部.知能情報工学科.基礎情報工学講座
著者 必須
  1. 池田 建司([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    役割 任意

    (日) 全頁執筆

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. 最上 義夫
    役割 任意

    (日) 研究内容についてアドバイス

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 下村 隆夫
    役割 任意

    (日) 研究内容についてアドバイス

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Continuous-Time Model Identification by using Fast Adaptive Observer

副題 任意
要約 任意

(英) This paper introduces a new method to identify a continuous-time model from sampled I/O data by using an adaptive observer. The adaptive algorithm is based on Newton-like method that the convergence of the parameter is considereably improved compared to the steepest descent method. In order to identify the plant from a finite number of I/O data, an adaptive observer for a backward system is also proposed.

(日) 筆者らが提案している, 適応観測器を用いた連続時間モデル同定の手法において, パラメータ調整則を最急降下法ではなく, 逐次最小2乗法を用いることによって, その収束性を飛躍的に改善した. 一連の提案手法は, forward/backwardシステムの適応同定を交互に繰り返すという手法であり, forward/backwardシステムの切り替え時にすいてパラメータに基づいて構成されたある行列の逆行列を必要とする. この行列の可逆性についても考察を与えた.

キーワード 推奨
  1. (英) continuous-time model
  2. (英) identification
  3. (英) sampled-data system
  4. (英) adaptive observer
発行所 推奨
誌名 必須 (英) Proceedings Sixteenth International Symposium on Mathematical Theory of Networks and Systems
ISSN 任意
必須
必須
必須
都市 必須 (英) Leuven
年月日 必須 2004年 7月 5日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意