2019 Fiscal Year Research-status Report
Identification of parameter-dependent systems by interpolation based on statistical data
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17K06495
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
田中 秀幸 広島大学, 教育学研究科, 教授 (90303883)
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2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 部分空間同定法 / カルマンゲイン / イノベーション / 閉ループ同定 / 確率実現 / パラメータ依存システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，以下の3つの方向性について結果が得られた。
与えられた局所点においてシステム同定を行うことによって得られた線形時不変系のモデル対し，局所点におけるモデルのインパルス応答を求め，カーネル法を使って局所点を補完する方法を提案した。この方法は補完モデルとしてインパルス応答を推定し，パラメータ依存システムを求める方法である。振子システムに重みの位置を変更することでパラメータ依存となるシステムに対して，シミュレーションを行いその妥当性を調べた。ハイパーパラメータのチューニングが必要ではあるが，周波数領域でもよく一致しているモデルが得られた。この結果をSICE2019で発表した(査読有)。
局所的なシステム同定を行い，補完によりパラメータ依存システムのモデルを得るいわゆる局所同定法では，どの局所点においてシステム同定を行うかは重要な問題である。なぜなら，システム同定において良いモデルを得るためには数値的に安定な計算を行うことが重要であり，必ずしもこの問題は自明ではないためである。本研究では，振子システムに二つの重りを付けたシステムに対して，この問題について解く方法を考えた。機械系におけるパラメータ依存システムの同定法に基づいて，ある行列の条件数を比較することでこの問題に対する一つのアプローチを示した。実験を行い，この結果を第7回制御部門マルチシンポジウムで発表した。
本研究では，部分空間同定法からも考察を進めている。イノベーションモデルに対する唯一性およびPO-MOESP法に基づく伝達行列の推定値の共分散行列について考察を行った。これらの結果は，SICE2019およびASCC2019で発表を行った(査読有)。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
局所点同定法による方法に対して，カーネル法を使う方法と同定実験に関する方向性が出ることで，本研究に関して研究が進んだ。しかし，これらに関してさらに精緻化する必要がある。
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| Strategy for Future Research Activity |
カーネル法を使う方法と同定実験に関する方向性が出たので，この方向性で局所同定法の研究をさらに進める必要がある。このため，適宜，計算機等を導入することで研究環境を強化し研究を進める。また，部分空間同定法に関連する研究も進んでいるため，これについても精緻化を行い発表を行っていく予定である。
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| Causes of Carryover |
本研究(統計データに基づく補間によるパラメータ依存システムの同定)は，線形時不変システムの同定を基礎としており，この基礎の部分については当初の予定通り研究が進んでいる。一方，パラメータ依存システムに関する部分については研究に時間がかかっており，計画を変更する必要があった。このため，次年度使用額が生じた。
今後，パラメータ依存システムに関する研究を進める。また，線形時不変システムに関する部分の成果発表のための学会発表も行い，本補助事業の目的をより精緻に達成するために助成金を使用する予定である。
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