Real-time integrated optimization of measurement and control systems
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23K03905
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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 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
和田 信敬 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (50335709)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | モデル予測制御 / LPVモデル / 移動ホライズン推定 / リアプノフ安定性 / ロバスト安定性 |
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| Outline of Research at the Start |
モデル予測制御（MPC）は，サンプル時刻毎に最適制御問題を解き，制御信号を決定する手法である．この手法は，高い性能を達成できるが，制御対象とMPCの予測モデルの誤差が大きい場合には性能は劣化する．一方，移動ホライズン推定法（MHE）を用いることにより，制御対象の状態や物理パラメータ，外乱等を高精度に推定・予測することが可能となってきている．MHEから得られる情報を基にMPCの予測モデルを調整することで，制御対象の経年変化の下で，高い制御性能を維持可能となると期待できる．本研究では，MPCとMHEから構成されるシステムに対する安定条件を導出し，安定条件を満たす制御系の設計論を構築する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
モデル予測制御器（MPC）では，サンプル時刻毎に最適制御問題を解き，制御信号を決定する．この手法は，高い制御性能を達成できるが，制御対象とMPC内の予測モデルの誤差が大きい場合には性能は劣化する．一方，移動ホライズン推定器（MHE）等を用いることにより，制御対象の状態や物理パラメータ，外乱等を高精度に推定・予測することが可能となってきている．MHEから得られる情報を基にMPC内の予測モデルを調整することで，制御対象の経年変化やモデル誤差の下で，高い制御性能を維持することが可能となると期待できる．しかしながら，MPCとMHEを単純に結合した閉ループシステムは，安定性が保持されるかは不明である．本研究では，研究代表者が導出した最適化問題に対するセクター条件を活用することで，MPCとMHEから構成される制御器を用いたシステムに対する安定条件を導出し，安定条件を満たす制御系の設計論を構築することを目的とする．2023年度は，研究計画に基づいて，線形パラメータ可変（LPV）システムとして記述された動的システムについて，その入出力信号から，状態とパラメータを効率的に推定するMHEを構築した．この推定法は，凸二次計画法を基礎とするシンプルなアルゴリズムにより実行できる．また，この成果については，査読付き論文誌への掲載が決定している．また，電気自動車の状態と物理パラメータの推定問題に適用し，その有効性を実験的に確認した．また，LPVシステムの対するMHEを，自動車の外乱推定問題に適用し，速度変動のもとで高精度に外乱を推定可能であることを確認した．また，外乱の推定値に基づき，外乱をキャンセルする制御手法を構築した．この成果についても，査読付き論文誌への掲載が決定している．2024年度以降は，2023年度に構築した推定器を含む制御系の安定条件導出，制御系の設計問題に取り組む予定である．
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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
当初計画に従い，線形パラメータ可変システムに対する移動ホライズン推定法を構築しており，加えて，その自動車の外乱推定への応用にも成功している．さらに，それらの成果については，２編の査読付き論文誌への掲載が決まっている．これらのことから，概ね順調に進展していると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度は，2023年度に構築した推定器を含むフィードバック系の安定条件の導出，制御系の設計問題に取り組む予定である．その際には，研究代表者が導出した最適化問題に対するセクター条件を活用する．
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)
