| Project/Area Number |
21K04126
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
|
|---|
| Research Institution | Kumamoto University |
|---|
Principal Investigator |
水本 郁朗 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (30239256)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
|
|---|
| Keywords | 適応制御系 / 並列フィードフォワード補償器 / 概強正実性 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
実践的な制御系設計において，如何に効率的にロバストかつ高性能な制御系を設計するかということがコストおよびメンテナンスの面から求められる．このようなことから，モデルに基づくモデルベースド設計が産業界での制御系設計の主流となりつつある．一方，AIに代表されるように蓄積されたデータを有効に用いるモデルフリー設計も盛んに研究されている．本研究では，モデルベースド設計とモデルフリー設計の両面から適応的手法やデータ指向的手法などの制御系設計法を再検討し，それらを統合したスマートな適応制御系設計法の開発，特に，並列フィードフォワード補償器を活用した汎用的な制御系設計法の構築を目指す．
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，モデルベースドに設計される適応的制御系およびモデルフリーなデータ指向的制御系設計に関して，設計に必要な並列フィードフォワード補償器（PFC）の適応的かつ汎用型の設計法の構築を行うものであり，制御系全体のスマート化実現に向けた，モデルベースド設計とデータに基づくモデルフリー設計を融合させたスマート制御システムの体系化を目指すものである．本年度は，1年目および2年目で行った，概強正実正に基づく適応制御システムに関するこれまでの研究成果を拡張する形で体系化の基礎となる基本的設計法の理論的な検討を中心にした結果を拡張する形で，スマート適応制御システムの体系化の検討を行った． 具体的には，前年度に引き続き以下の検討を行った．
（1）適応型PFCを有する種々の制御系設計法の検討を行った．特に予測制御，アンチワインドアップ制御等PFCを併用することで実現できる制御手法の再検討を行った．予測制御系設計では，開発した設計手法をHEVのエネルギーマネージメントシステムへの応用も検討し，十分な結果が得られた．
（2）深層学習や機械学習などAIを駆使した操業データに基づく制御系設計法の開発を行い，モデルベースド設計とデータに基づくモデルフリー設計を融合させたスマート制御システムの体系化の検討を行った．特にNNを用いた新しいPFCを有する制御系設計法の提案も行った．
主な研究成果は，英文学術誌2編，国内学術誌2編および国際会議Proceedings2編にまとめられている．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度の研究目的は，前年度までに行ったPFCを有する種々の制御系設計法の理論的検討に基づき．スマート制御システムの体系化の検討を行うことであった．具体的には，（1）適応型PFCを有する種々の制御系設計法の検討，特に予測制御，アンチワインドアップ制御等PFCを併用することで実現できる制御手法の再検討を行い，（2）深層学習や機械学習などAIを駆使した操業データに基づく制御系設計法の開発を行うことでモデルベースド設計とデータに基づくモデルフリー設計を融合させたスマート制御システムの体系化の検討を行うことであった．これらの本年度の研究目的に対し，研究実績の概要で示したように，計画通りの理論の拡張・検討を行い，次年度以降の研究進展のための新しい知見が得られたと考える．ただ，最終的な体系化へのさらなる検討が必要であることから，次年度に延長して研究を行う．
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度までの研究では，特に，PFCを有する種々の制御系設計法の再検討に重点を置き概強正実正に基づく適応制御システムの体系化の基礎となる基本的設計法の理論的な検討およびその結果を拡張する形で，スマート適応制御システムの体系化の検討を行い，いくつかの新しい知見が得られた．ただ，最終的な体系化へのさらなる検討が必要であることから，次年度に延長して研究を行い，スマート適応制御システムの体系化，さらには本研究で構築するスマート制御システム設計法手法の有効性および実用性を実験室レベルの実験装置により検証する．
|
