Performance maximization of finite-time and repetitive movement based on data driven controller design approaches

• Project/Area Number: 23K03909
• 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: Tokyo Metropolitan University
• Principal Investigator: 増田 士朗 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (60219334)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松井 義弘 福岡工業大学, 工学部, 教授 (40300545)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: データ駆動制御 / 繰り返し学習制御 / 制御性能最大化

Outline of Research at the Start

本研究では、対象システムのパフォーマンスを最大化するデータ駆動制御系設計手法の開発を目指す。そのため、繰り返し学習制御手法と外乱抑制のためのIFTに着目し、有限時間区間の繰り返し動作から得られる実験データを活用するアプローチを検討する。具体的には開発目標としては、繰り返し学習制御における参照信号の適切な設定手法を与えることや有限の時間区間による推定値の変動を考慮した外乱抑制のためのIFTの開発に取り組む。さらには繰り返し学習制御手法とIFTを融合し、対象システムのパフォーマンスを最大化する新しいデータ駆動制御系設計手法の開発を目指す。