2017 Fiscal Year Research-status Report
モーションコントロールのための外乱推定機能を内包する予測制御系設計
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17K06233
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| Research Institution | Akita Prefectural University |
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Principal Investigator |
佐藤 俊之 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (40315635)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
齋藤 直樹 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (60315645)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 機械力学・制御 / 制御工学 / モデル予測制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度では主に，外乱推定機能をモデル予測制御（MPC）に内包させるための内部モデルを考案し，予測出力軌道と制約条件の表現がどのようになるかを検討した．また，モデル予測制御手法の一種であるPredictive Functional Control（PFC）制御系において，内部モデルに外乱のダイナミクスを含む状態推定器を用いることにより，外乱オブザーバを用いることなく外乱の影響を除去する手法を考案した．
外乱推定機能をモデル予測制御に内包させるために，まず制御対象の通常の状態空間モデルと，外乱オブザーバ由来の二つのサブシステムの状態空間モデルを用いて拡大系を構成した．次に，得られた拡大系の状態変数と追従誤差を新たな状態変数とする『エラー・システム』を構成した．エラー・システムには制御対象と外乱オブザーバのダイナミクスがすべて含まれているため，これに基づいてMPCを適用し系を安定化すれば，外乱を能動的に抑圧しながら制御することが可能となる．また，このエラー・システムを用いることにより，制御対象に加わる総制御入力に対する制約を課すことが容易になる利点がある．
Predictive Functional Control制御系において，ステップ状およびランプ状までのダイナミクスを表現できる外乱モデルを組み込んだ拡大系を構成し，拡大系に対する予測型状態観測器をPFCの内部モデルとして用いる方法を開発した．これにより，制御対象の状態変数および外乱の状態変数を推定し，外乱存在下における将来の出力軌道を正確に予測することが可能となり，間接的に外乱の影響を除去することができるようになった．実験装置として1軸テーブル駆動系を用い，この手法の有効性を実験的に確認した．
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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
外乱推定機能をモデル予測制御（MPC）に内包させるためのエラー・システムの考案まではおおむね順調に推移している．一方，このエラー・システムに直接状態フィードバック制御を適用すると，本来は安定化に不要な状態変数まで用いた制御則が構成されてしまうことが判明した．そのまま用いても安定化はできるが，補償器の次数がわずかに高くなる問題がある．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後はまず，状態フィードバック制御則から安定化に不要な状態変数を除去することができないかを検討する．続いて実施計画どおり，最適制御則の計算アルゴリズムの検討とコーディング，シミュレーション用プログラムの作成，実験装置の製作をおこなう．
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| Causes of Carryover |
【理由】消耗品が予定額よりも安価に購入できたことに加え，国際会議参加時に宿泊代の安いホテルに宿泊できたために旅費が浮いたことによる．
【使用計画】平成30年度に参加する学会参加登録費および実験装置用部品の購入代金として使用する予定でいる．
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