2016 Fiscal Year Research-status Report
実用化を目指したネットワーク化制御における制御性能とデータ量子化の同時最適制御
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15K05889
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
残間 忠直 千葉大学, 大学院工学研究科, 准教授 (20324543)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | ネットワーク化制御 / 最適制御 / モデル予測制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
通信技術の発達により，ネットワークを介したリアルタイム制御系（以下，ネットワーク制御系）に注目が集まっている．ネットワーク化制御系の応用例として，無線で制御可能は遠隔医療や無人航空機，センサーネットワークなどの様々な分野が挙げられる．
ネットワーク化制御系では，系の安定化のためにさまざまな対策が必要である．本研究ではその方法として，送受信データの量子化とネットワークの状態推定とそれに応じた制御器切り替えについて研究を進めてきた．
まず，データの量子化については，量子化誤差と通信路容量を考慮したネットワーク化制御系の設計法を提案した．提案手法では量子化器を可変とし，制御器と量子化器の間に存在する両方向ネットワークを考慮した．制御対象の将来の挙動を予測するためにモデル予測制御を導入し，制約条件を満たしながら最適制御を実現した．提案手法を3自由度ヘリコプタの姿勢制御に適用し，シミュレーションおよび実機実験により提案手法の有効性を明らかにした．また，ネットワークの状態推定については，パターンマッチングの手法を元に類似度を計算し，ネットワークの混雑状況に応じて制御器を切り替えることにより制御系の安定性と制御性能を向上した．この手法は倒立振子の制御に適用され，シミューレーションと実験によってその有効性を明らかにした．
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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
新しいアイデアをシミューレーションと実験によって検証し，その理論的な検証も並行して実行しているため．
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| Strategy for Future Research Activity |
制御対象のモデルを利用した制御を行うため，そのモデルのばらつきに対する制御性能をいかに保障するかが必要である．これについては前年度と同様，ロバストモデル予測制御によって解決できるかを模索する．
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