2004 Fiscal Year Annual Research Report
独立成分分析を用いた未知システムの振動検出と逐次学習による能動制振
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15560379
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
杉本 謙二 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授 (20179154)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
笠原 正治 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教授 (20263139)
佐藤 淳 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助手 (60324969)
安達 直世 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助手 (10335490)
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| Keywords | 独立成分分析 / システム同定 / 振動検出 / 未知入力 / 機械振動 |
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| Research Abstract |
本研究は、多変量解析の新しい手法である独立成分分析(ICA)を、制御系の同定や設計に導入することを目的としている。動的システムのICAでは周波数領域法が主流であるが、制御工学では時間領域における処理ができればさらに望ましい。そこで、特にベクトルARモデルに限定すれば、離散時間信号を時系列に展開し拡大状態空間表現することによって入出力関係を固定要素つきの代数方程式で記述でき、見通しよくICAを適用できる、というのが基本構想である。
初年度の基礎固めに引き続き、最終年度にあたる16年度は研究の完成と成果発表を行った。まず、理論解析やシミュレーションを通じて、適用範囲や従来手法との関連など、幅広い見地からの検討を行うことによって提案手法の完成をみた。これについては学会誌への掲載が決定した。さらに、この手法の応用として外乱分離と故障検出という2種類の問題について適用を検討した。外乱分離については、シミュレーションによって有効性を検証し、国内学会および国際会議で発表した。また、故障検出については昨年、取り掛かった実験装置を完成させ、これに仮想的な故障を発生させてデータを取得し提案手法を適用したところ有効な結果が得られた。これについても国内学会と国際会議で発表済みであり、学会誌へも投稿中である。ただし、当初の計画にあった振動抑制実験についてはリアルタイム性に課題が残されており、現在も研究を進めている。
以上のように、固定要素つき代数方程式に帰着させる本手法は予想以上の成功をおさめたので、これをさらに発展させる研究を検討している。
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