電磁両立性を考慮した人間協調型空気圧アクチュエータの知的ピジュアル制御の研究

2000 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 12650449
• Research Institution: Yamaguchi University
• Principal Investigator: 田中 幹也 山口大学, 工学部, 教授 (80227131)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 水上 嘉樹 山口大学, 工学部, 助手 (60322252)
• Keywords: 空気圧サーボ系 / ニューラルネットワーク / 非線形プラント / モデル規範形適応制御 / 適応極配置制御 / マルチレート / 知的制御 / 電磁両立性

Research Abstract

本研究の目的は、電磁両立性と共に、高い制御性能を備えた人間協調型の空気圧アクチュエータを開発することにある。このため、非磁性体型の空気圧シリンダを用いた空気圧サーボ系の知的制御実験装置を製作した。これと並行して非線形知的制御の理論研究と実機実験を行った。この結果、以下のような研究成果を得た。
1.空気圧サーボ系は負荷質量や温度変化によるプラントの特性変動がかなり激しい。また、シリンダ摺動部の各種摩擦の影響でかなり強い非線形性を有する。このため、まず、ニューラルネットワーク(以下、NN)を用いて非線形プラントを線形化し、これに対してモデル規範形適応制御(MRAC)を構成するNN併用型MRACの構成法を提案し、その有用性を実機実験で確認した。
2.上述の方法は線形化プラントが最小位相になる場合にしか適用できない。しかし、実際には、空気圧サーボ系の離散時間プラントは往々にして非最小位相となる。この問題を解決するためにNNを併用した適応極配置制御(APPC)の構成法を提案しその有用性を実機実験で確認した。
3.空気圧サーボ系の非線形性が強くなると1.および2.の方法ではNNの構造が大規模になり、NNの学習が1サンプリング周期内に収まらなくなる。この問題を解決するためNNの学習を数サンプリングに渡って分散するマルチレート方式のNN併用型MRACおよびAPPCの構成法を提案し、その有用性を実機実験で確認した。

Research Products

• [Publications] 田中幹也: "空気圧サーボ系のニューラルネットワークを併用した適応極配置制御"日本機械学会論文集C編. 66・643. 843-849 (2000)
• [Publications] Yuji Yamada: "Adaptive Pole-Placement Control with Multi-Rate Type Neural Network for Pneumatic Servo System"Proceedings of the 2000 IEEE International Conference on Control Applications. 1. 190-195 (2000)
• [Publications] Hiroshi Morioka : "Practical Robust Control Design of Pneumatic Servo Systems"Proceedings 2000 IEEE International Conference on Industrial Electronic, Control and Instrumentation. 1. 1755-1760 (2000)
• [Publications] 坂本勝: "空気圧サーボ系のδ演算子を用いたマルチレートNN型MRAC"第1回適応学習制御シンポジウム資料. 1. 31-34 (2000)
• [Publications] 坂本勝: "電気空気圧サーボ系のマルチレートNN型MRAC"第43回自動制御連合講演会前刷. 1. 87-88 (2000)
• [Publications] 水上嘉樹: "空気圧サーボ系のニューラルネットワーク併用型適応制御"システム・情報部門シンポジウム2000講演論文集. 1. 115-120 (2000)