入力と状態の制約を考慮した学習型フィードフォワード制御

2002 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 13875081
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 杉江 俊治 京都大学, 情報学研究科, 教授 (80171148)
• Keywords: フィードフォワード / 凸最適化 / 入力飽和 / 周期目標値

Research Abstract

入力や状態の制約を満たした上で,制御系の出力が所期の目標値信号に速やかに追従するようなフィードフォーワード型目標値信号整形について,無限時間区間の場合についてより深く検討し,今年度は下記の成果を得た.
まず,目標値信号が周期関数関数の場合への拡張について考察した.無限時間区間におけるオフラインでの目標値整形を考えた場合,これが最も一般的であると考えられる.この場合について,まず定常状態における最適な目標値整形をおこなった後,過渡状態の整形をおこなうことにより,任意の時間において制約を破ることなく,追従性能の良い目標値整形を可能とした.これについては,制御対象の不確実さを考慮していないので,この点が今後の課題として残されている.しかし,シミュレーションおよび二慣性系における予備的な実験によりその有効性を検証している.
つぎに,目標値がステップの場合に限定されるが,制御系のインパルス応答およびステップ応答にノンパラメトリックな不確かさがある場合について,無限時間区間で制約を満たすことを理論的に保証する目標値整形法を確立した.これについても不安定な非線形である磁気浮上系を象としたシミュレーション,およびを二慣性系を用いた実験によりその有効性を確認した.しかし,多入力多出力系への拡張に関してはまだ課題として残された.
学習的に整形目標値信号をアップグレードする手法については,未だ検討できておらず,次年度への課題として残された.

Research Products

• [Publications] Toshiharu Sugie: "Reference shaping for systems with constraints"Proc. of the ICASE/SICE Joint Workshop ‥Intelligent Control and Systems‥. K1-K6 (2002)
• [Publications] Toshiharu Sugie, Fukui, Takayuki: "Reference shaping for uncertain systems with constraints and its experimental validation"Proc. of 2003 American Control Conference. (掲載予定). (2003)