徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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

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

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

(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.

1. (英) continuous-time model
2. (英) identification
3. (英) sampled-data system
4. (英) adaptive observer