We mainly focus on frequency domain data and usage them for predictive control.
横井亮太, 白倉稜太, 松下勝磨, 神田優斗, 井ノ上響, 都築大樹, 大木健太郎, 量子化出力を持つ柔軟梁に対する安定性保証付きデータ駆動モデル予測制御の実験, 第67回自動制御連合講演会講演論文集, 2024
加賀美 秋景, 内田 こころ, 伊藤 彩矢, 山口 湊士, 黒川 啓太, 竹下 和樹, 本渡 拓海, 山岡 晴徳, 大木 健太郎, 周波数領域データ駆動予測制御による外乱除去方法の検討 , 第68回自動制御連合講演会講演論文集, 2025
竹下 和樹, 黒川 啓太, 山口 湊士, 伊藤 彩矢, 内田 こころ, 加賀美 秋景, 本渡 拓海, 山岡 晴徳, 大木 健太郎, 周波数領域データ駆動予測制御における計算量削減とロバスト性評価, 第68回自動制御連合講演会講演論文集, 2025
Kokoro Uchida, Kentaro Ohki, "LASSO-Based Data Reduction for Frequency-Domain Predictive Control of an Electromagnetic Molding Machine," Proceedings of 2026 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA), pp. 438-443, 2026
Comments: Data-driven predictive control require "slim" data to solve an optimization problem online, but it is unclear which spectral region is eccential for specific control purpose. We proposed a LASSO-based spectral data reduction procedure to ensure certain control performance.
Kokoro Uchida, Kentaro Ohki, “A case study of intrinsic advantages of frequency domain basis selection in data-driven predictive control: Dictionary learning vs. LASSO,” Proc. SICE Festival 2026 with Annual Conference, pp. 1054-1057, 2026