モデル予測制御のための深層学習ベーストモデル構築
Deep learning based model building for model predictive control

概要

近年，機械学習，特に深層学習をシステムのモデル構築に利用する研究に期待が集まっている．その利点として，従来モデル構築には高度な知識や経験が必要とされてきたが，深層学習を用いることでより簡単に高精度なモデルを作ることができる可能性がある．また他方，モデル予測制御（MPC）は実時間で高速で最適化問題を計算しながら制御則を算出する手法であり，物理・性能・安全上の制約を考慮した実用的な制御を実現できる．しかし，機械学習により得られたモデルをMPCに用いると，各時刻で非凸最適化問題に解くことになり，制御則の大域的最適性や一意性を担保できないという課題が残る．そこで本研究ではこうした問題の解決を試み，応用事例を通して有効性を検討する．

産業界への展開例・適用分野

エンジンの吸排気系

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
阪口雄亮	数理工学専攻	制御システム論分野	修士2回生
森安竜大	数理工学専攻	制御システム論分野	博士1回生
加嶋健司	数理工学専攻	制御システム論分野	准教授