電子情報通信学会総合大会講演要旨
A-15-3
DNN-MPC: Deep Neural Networksによるモデル予測制御システムのFPGA実装
◎岩谷直樹(九工大)・広津鉄平・中村敏明・堀口辰也(日立)・田向 権(九工大)
複雑なシステムの制御において,制御対象の予測モデルを用いたモデル予測制御という手法が有効であることが知られている.しかし,現実世界にある様々な制御対象は定式化が困難な要素を持っているものが多く,予測モデルの作成自体が大きな課題である.本稿では深層学習により予測モデルを生成し,センサで感知できる数値のみを用いた制御対象のモデリング手法を検討する.
一方,モデル予測制御及び深層学習は一般に計算量が多く,リアルタイム制御を行うには計算速度の制約が大きい.そこでFPGA(Field Programmable Gate Array)による並列処理を行い,システムの効果的な実装を図る.