| Project/Area Number |
23K22782
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| Project/Area Number (Other) |
22H01512 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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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 | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
瀬部 昇 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (90216549)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 昌之 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (90358648)
水本 郁朗 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (30239256)
大竹 博 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (60377017)
畑田 和良 福岡大学, 工学部, 助教 (10709356)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
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| Keywords | ロバスト制御 / ゲインスケジュールド制御 / 適応制御 / ファジイ制御 |
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| Outline of Research at the Start |
近年，制御系の不確かさ，特にパラメータ変動に対して積極的に適合する制御器が求められている．
適応的に不確かさに適合した制御系を構成する制御理論としては，線形ロバスト制御理論を基礎にしたゲインスケジュールド制御と，システム同定と制御系設計を同時に行うという発想から発展した適応制御がある．前者は不確かさのモデルを精緻に与え高性能な制御器を設計するのに対し，後者は制御対象や不確かさの先見情報なしに自動で所望の制御系が構成することを目指している．両者は目的は同じであるが，その理論的な基礎は大きく異なる．
本研究課題では，大きく異なった二つの制御系設計理論を融合し，一つの制御系設計の分野として再構築する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では『ゲインスケジュールド制御と適応制御両者の短所を補い合い，かつ両者の長所を併せ持つ融合型制御の構築』を目的とする．ロバスト制御からのアプローチとして，状態推定器を不確かさの推定に用いる外乱オブザーバと呼ばれる方法がある．外乱オブザーバは制御器を高次元にするものの，不確かさを外乱と捉えて推定する．つまり，不確かさという把握できていないシステムのダイナミクスを推定し，推定結果を性能向上につなげている．これを適応制御とロバスト制御の融合への第一歩として捉え，外乱オブザーバのロバスト性，類似構造を持つ制御系との関連性，設計法に関する研究成果について学会発表を行った．また，適応制御との関連が強いと考えられるゲインスケジュールド制御についても，適応的に推定値を用いる制御系として位置づけ，その応用を国際会議にて研究発表を行った．また，前年度の成果として得られた状態推定器+状態フィードバックのような構造を持たない制御器に対して，制御性能を等価に保ったまま状態推定機構を埋め込むという研究課題については，一部成果を雑誌論文としてまとめた．
一方，適応制御からのアプローチとしてCMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)法による適応制御がある．CMAC法の特徴は，制御ゲインを格納した複層マップを参照することである．これはゲインスケジューリングに近い考え方であり，さらにゲインを学習によって最適化している．このCMAC法について，既に適応制御の立場からの研究成果が得られており，本研究課題で実施予定の飛行体への適用も含めて，2023年度において数件の学会発表を行った．
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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
本課題の研究代表者，研究分担者は，ロバスト制御，適応制御，ファジイ制御という異なった分野の研究者である．前年度までと同様に2023年度も，各研究者が各々の専門とする研究分野からどのようなアプローチでゲンスケジュールド制御と適応制御の融合という研究課題にアプローチするのか，その方針について研究成果を持ち寄りつつ意見交換を行った．具体的には，9月（九州工業大学）, 12月（熊本大学）, 3月（福岡大学）の3回，意見交換のための打合せを行い，それぞれの立場からの研究の発展の方向性を深く議論することができた．この打合せにより，これまでにも共著論文を発表するなどの協力関係はあったが, さらに研究者間のネットワークを強化できた．特に外乱オブザーバを不確かさの推定に用いた場合の成果については，適応制御の立場からの理論補強もあり，今後の研究の進展が大いに期待できる．
また，各分野からのアプローチにおいて，既に研究成果が得られているものもあり，学会発表だけでなく，雑誌論文への投稿も進めている．
さらに，本研究課題では，2024年度以降に研究成果の実機実験による実証も計画しており, 実証実験のための実機の試験飛行なども行った．
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| Strategy for Future Research Activity |
ゲインスケジュールド制御手法から適応制御手法への歩み寄りとして，不確かさを外乱オブザーバを用いて推定する方法を検討する．基礎的な構成法だけでなく，性能の理論的な保証や適応制御との関連をより明確にする．また，同じくゲインスケジュールド制御からの歩み寄りとして，過去の入出力を活用した動作環境情報の推定機能をゲインスケジュールド制御に組み込んだ拡張型の制御手法の構築を引き続き検討する．いずれも従来の状態推定手法を拡張した推定機構を用いて適応的な制御系を構成することを目指しており，利点・欠点を理論的に明らかにすること，適応制御との理論的な関連を明らかにすることで最終目標である融合型制御への理論的な基礎固めを行う．
適応制御手法からのゲインスケジュールド制御への歩み寄りとして，CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)法による適応制御手法の確立を前年度に引き続き検討する．さらに，CMAC法による適応制御系の更なる一般的な構成法の確立を行った後，その結果を基礎として，ゲインスケジュールド制御へ歩み寄りを可能とする理論的解析を行う．また，実証実験を行う飛行体の制御に対する適用，実装も行っていく．
同様にして，ファジイ理論の取り込みも検討する．具体的には，適応的に構成される複層マップとゲインスケジュールド制御との接点を探り，適応機能の限定化さらには適応機能の時間限定化を行うことで，ゲインスケジュールド制御へ歩み寄る手法を模索する．
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