2017 Fiscal Year Research-status Report
モデルベーズド設計とデータ駆動設計の長所を生かした制御系設計法の構築
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17K06496
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
佐伯 正美 広島大学, 工学研究科, 教授 (60144325)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
和田 信敬 広島大学, 工学研究科, 准教授 (50335709)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | スモールゲイン定理 / オンラインゲイン調整 / PID制御 / データ駆動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，申請者のいままでの成果を発展させて，数式モデルによる安定化設計とデータ駆動設計の長所を生かした制御器設計法を構築し，２つの制御問題（モデルに基づく設計で安定化されたフィードバック系を制御対象としたデータ駆動設計，および，数式モデルから求めた安定制約を考慮したオンラインデータ駆動設計）に対する設計法を確立することである．本年度には，以下のことを行った．
数式モデルから得られた安定制約を考慮したオンラインのデータ駆動設計法の確立を目的として，時変な調整パラメータβ(t)を含むフィードバック系に対して，閉ループ系の安定性を保証するβ(t)の上下限の計算法，および，その制約下で最小自乗ノルムの評価関数を最小化するアルゴリズムを導出した．この方法を駆動力制御問題の2慣性系モデルに適用し，シミュレーションを通して有用性を明らかにした．
制御対象のモデルが与えられるとして、PIDゲインを設計し、ゲイン調整をデータ駆動でおこなった．調整パラメータを1つとしたことで、簡便なオンライン調整則が導出できた．PID制御器の３つのパラメータを調整する方法に比べて、シミュレーションでは速応性の良い調整が確認された．可変ゲインの変動範囲を考慮した安定条件を調整則に付加した．ステップ外乱が短時間の場合には調整に悪影響が出ることはないが、長時間の場合では影響することがシミュレーションで新たに観察された． 本研究に関連する業績として平成29年度の発表論文を文献に示す．
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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
今までの研究の継続性から平成30年度に行う予定の課題を先に行った．実績の概要で述べたように、調整パラメータ数を１とすることで、最小二乗法に基づく簡便な調整則が得られ、シミュレーションにより良好に調整できることが確認できた．調整時の安定制約条件としてはスモールゲイン定理を用いた．パラメータの時間変化速度も考慮した制約条件も検討したが、変化速度が大きな場合があり、適用しなかった．
モデルに基づく設計ではPID制御器を用い、ゲイン調整だけをデータ駆動制御で行った．参照モデルに追従する応答が得られた．参照モデルはPID制御器設計とは独立に与えたので、制御設計の観点で一貫性が不十分であった． PID制御器の代わりに正規化既約分解に基づく制御設計に基づいて参照モデルを系統的に与える方法の検討が必要である．ステップ外乱が調整パラメータの決定に悪影響を及ぼすことがシミュレーションで見つかったので、安定度保証だけでなく悪影響を抑制する方法を確立することが必要である．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成29年度は、モデルに対してPID制御器を設計し、オンラインデータ駆動制御を適用した．平成30年度は、モデルに対して正規化既約分解法で制御器を設計し、参照モデルを導出する．こうして得られたフィードバック制御系に1パラメータのデータ駆動オンライン制御則を適用する方法を検討する．これにより、ロバスト制御設計と参照モデルの選定がより系統だって行える利点があると考える．
ロバスト制御とデータ駆動設計の長所の分担の有効性は制御問題に依存すると考えられ、役割分担が分かりにくいので、長所が現れるような例題を見つけることも検討したい．ステップ外乱に影響されにくい調整則の導出はオンライン制御全般における挑戦的課題であるが、データ駆動オンライン制御のオンラインデータの処理法によりある程度影響が軽減できると予測しており、その方向でアルゴリズムの導出を検討する．
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| Causes of Carryover |
出張回数が予定より少なかったことによります．今年度は実験装置整備や出張を予定しています．
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Research Products
(3 results)
