| Project/Area Number |
21K12051
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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| Research Institution | Tokai University |
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Principal Investigator |
谷口 唯成 東海大学, 理系教育センター, 教授 (70392032)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
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| Keywords | 区分システム / モデリング / 非線形システム / 区分モデル / システム同定 / 区分的システム / 離散時間システム |
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| Outline of Research at the Start |
制御対象の物理的動特性ではなく、入出力データを用いたモデリング手法であるシステム同定は、モデル化精度と制御系の数学的解析の両立は困難である。本研究は矩形の非線形モデルをタイル状につなぎ合わせた構造を有する区分的非線形モデルを用いることで、モデル化精度を任意に調整可能でかつ、制御系の数学的解析を実現するシステム同定手法の開発を行う。具体的には1)区分的非線形モデルを構築するための入出力データの分類と領域分割手法の開発、2)効果的な区分モデルの構築方法の開発、さらに研究成果を社会に還元することを念頭に3)実システムを用いたモデリング手法の最適化と実システムへの制御系設計の実現を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、制御対象の動特性が未知の非線形システムに対し、入出力データのみで区分モデルを構築するシステム同定手法の開発を行っている。この区分モデルは、非線形性を有し、２次元システムではタイル状、多次元システムでは超立方体のモデルのサイズと個数を変更することでモデル化精度を可視的に調整可能で、連続時間事象、離散時間事象においても安定解析、制御系設計手法を実現している。
これまで申請者らは分割された区分モデルの矩形領域のサイズと位置を得るために、スプライン関数の最適化手法を応用した区分モデルの領域分割アルゴリズムを提案した。この手法による区分領域分割点の探索では計算時間は少ないが，探索領域が広範囲ではなく局所的な最適解に陥る可能性がある．
そこで令和５年度の研究では探索領域の拡大化を目的に，魚や鳥の群れが最適な場所に集まる振る舞いを元にした発見的手法の一つである粒子群最適化法を応用し，区分モデルの領域分割点の最適化を実現する領域分割アルゴリズムを提案した．粒子群最適化法では，魚もしくは鳥に見立てた最適解の候補点を解空間にランダムに配置し，設定した評価関数の値を最適解の候補点全体で情報共有することで，大域的な最適点を発見する．
本研究では，最適解の候補点として区分モデルの領域分割点，評価関数としてモデル化誤差を評価指標に設定し，モデル化誤差を最小化する領域分割点の発見アルゴリズムを提案し，コンピュータシミュレーションにより多峰性の有する非線形システムの区分モデル化に適用した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の目的は制御対象の入出力データから区分モデル化を実現するシステム同定手法の開発を行うことである．本年度の研究は研究計画の２）モデルの構築方法の開発、３）モデル分割数、区分モデルの領域分割点の最適化，のうち区分モデルの領域分割点の最適化手法の改良に該当し、おおむね研究計画は順調に進展していると思われる．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は多次元システムかつ，領域分割数を拡大化した区分モデルの端点値と領域分割数を最適化する研究を実施する。さらに入出力データを用いた静的システムのモデル化に加えて，動的システムへのモデル化手法の開発を実施する．
計算機の能力が向上してきた現在でなお非線形計画問題の解法は困難である。最適な区分モデルの構築に伴う設計変数の最適化を実現する非線形計画問題の解法として，昨年度に引き続き粒子群最適化手法を始めとした発見的手法の活用も行う．非線形計画問題の解法として粒子群最適化法を始めとした発見的手法は最適解の導出は幅広い解領域の探索性能を有する．しかし多変数の最適化が難しい傾向があるため，本研究課題に沿った最適化手法の開発を目指す．
本年度はモデル化に着目して区分モデルの最適化を目指しているが，入出力データを用いたモデル化と制御系設計の同時最適化の開発も視野に最適化手法の開発を行う．
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