k-meansクラスタリング及びGPモデルを用いた非線形システムの可変移動窓型オンライン同定

抄録

実システムの多くは時間変化特性と非線形性を有しており、これらを制御・解析するためには、時変非線形システムを対象とした精度の良いオンライン同定法が必要である。従来のガウシャンプロセスモデルを用いた可変移動窓型オンライン同定法は、計算負荷が大きいというデメリットがあった。そこで、本稿ではk-meansクラスタリングを導入し、抽出されたデータを同定に使用する方法を提案する。本同定法は、可変の窓長とクラスタリングによるデータの削減により、時変システムへの追従速度を保ちつつ、計算負荷を軽減している。電力系統を対象とした同定シミュレーションを行い、本同定法の有効性を確認した。