システムのモデル化・モデル化誤差・制御とその相互関係に関する研究

1993 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 05650406
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 村田 純一 九州大学, 工学部, 助教授 (60190914)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大林 正直 九州大学, 工学部, 助手 (60213849) ; 平澤 宏太郎 九州大学, 工学部, 教授 (70253474)
• Keywords: モデル / モデル化誤差 / ロバスト制御 / ニューラルネットワーク / 学習ペトソネットワーク / 自己組織化 / 領域極配置

Research Abstract

〔ニューラルネットワークによる非線形システムのモデル化〕
対象システムの入出力関係を適切に表現できる多層型ニューラルネットワークの構造決定法、および、システムの線形部分と非線形部分を自動的に識別できるニユーラルネットワークを開発し、非線形システムの同定シミュレーションにより、その有効性を確認した。これら2つの研究成果をまとめた論文各1編を現在投稿中である。また、ニューラルネットワークよりも敏感にモデル化誤差を表現できる簡潔な表現法とそのオンライン推定法を考案し、これによってオンラインで制御性能の改善を行なう方法を開発した。
〔非線形システムのモデル自己組織化〕
内部に機能の異なる複数のサブシステムを局在的分散的に配置・包含できる新しいシステム(学習ペトリネットワーク)を提案し、その学習・自己組織化手法を開発した。さらにこれをシステム同定に応用して良好な結果を得た。
〔分布定数系の制御系設計〕
モデル化誤差の存在下で、制御系の極を指定領域内に配置し、かつ2次形式評価関数を最小にする状態フィードバック制御系の設計法を考案し、非線形性を持つクレーン制御のシミュレーションにより、その有効性を確認した。この成果については現在論文投稿中である。