2005 Fiscal Year Annual Research Report
データベーストロバスト学習制御とその応用に関する研究
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16760342
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
木山 健 大阪大学, 大学院・工学研究科, 特任助手 (80362656)
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| Keywords | ロバスト制御 / 線形行列不等式 / ランク条件 / 凸緩和方法 / 数値最適化 / モデル集合 / 学習 / 時系列データ |
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| Research Abstract |
制御対象の入出力時系列データに基づくオンラインでのロバスト制御系設計を行うため,まず,その基礎となるオフラインでの一般的なロバスト制御系設計問題,さらに,制御対象とコントローラの同時設計問題が可解であるための必要十分条件が,線形行列不等式(LMI)にランク条件が付加された形式で記述可能なことを示しました.また,このランク条件付きLMI問題の解法として,拡張された線形化法を提案しました.この方法の検証を行いましたところ,従来の代表的数値最適化方法である射影法と比較し解の精度を下げることなく,計算量をかなり軽減化可能という結果を得てきております.ただし,この可解条件を解こうとした場合,拡張された線形化法であっても計算量が非常に増してしまう見通しを得ているため,次年度ではランク条件化および緩和方法の改善の研究も期待できます.また,拡張された線形化法のここまでの研究成果をいくつかの国内外の学会発表および雑誌への論文掲載もできてきております.
以上の制御理論面の結果を受け,次年度では実機での理論的結果の検証も期待できます.室内用の小型ヘリコプターの実験環境を順次整えてきております.また,制御の検証を先に進展させるため,簡便なモーターを例に実機検証が行うための実験環境の構築もほぼ終えることができてきております.このとき,実機での制御を考えた場合に問題となる,入力飽和などの非線形性へ対処および,数式モデルをたてる状態方程式表現に関する研究も平行して行い,この研究成果の雑誌への論文掲載もできてきております.
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