2018 Fiscal Year Research-status Report
センサ・アクチュエータのオンライン保守を実現する耐故障制御を目指した研究
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17K06502
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
國松 禎明 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 助教 (30379309)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 耐故障制御 / センサ・アクチュエータ同時故障 / オンライン保守 / 2自由度PID制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成30年度における研究実績は以下のとおりである．
1) 安定な制御対象に対して，センサ・アクチュエータの同時故障に対応可能なPID制御系について検討した．これまで，故障のない正常時における過渡応答が必ずしも良い応答ではないため，2自由度PID制御系を導入し，正常時の過渡応答を改善するだけでなく，センサ・アクチュエータの同時故障にも対応可能な方法を提案した．その際，制御対象の定常ゲインのみを用いて，2自由度系が設計できることを示した．
2) 安定な制御対象に対して，センサ故障発生が発生した場合の目標値追従性について検討した．これまで，センサ故障発生時には積分器の飽和を用いて発散することを防いでいたが，定値目標値への追従はできていなかった．故障検出を行う前提で，2自由度制御系のフィードフォワード補償器を切り替えることで，サーボ系が実現できる方法を提案した．さらに，稼働中のシステムを止めることなく保守点検を可能とするオンライン保守について，保守点検の時間が事前に知り得ることは，故障検出ができることと等価であるため，オンライン保守の実現可能性についても示した．
3) 安定な制御対象に対する2自由度PID制御系を用いた耐故障サーボでは，故障検出が可能であるという前提のもと，フィードフォワード補償器を切り替えるだけで目標値追従性を実現していた．フィードフォワード補償器の切り替えはセンサ故障発生時における制御系全体の安定性には影響しないという特徴から，積極的にセンサ故障を検出するような方法を提案した．
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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
以下の進捗状況から，研究はおおむね順調に進展していると考えている．
1) 安定系ではあるが，並列補償器を適切に設計することで，センサ・アクチュエータ同時故障に対応可能な2自由度PID制御系の具体的な設計法を与えることができた．その際，制御対象の定常ゲインのみを使用する手法であることから，PID制御の簡便さを失うことのない方法を提案した．
2) センサ故障が発生した場合の目標値追従性について，これまで定値目標値への追従はできていなかったが，2自由度制御系を活用することで，安定な制御対象に対してではあるが，サーボ系を実現可能な方法を提案した．
3) これまで実現できていなかったセンサ故障発生時におけるオンライン保守について，実現可能な方法を提案した．
4) センサ故障については，実装に関することを含め検討する必要があり，2自由度制御系による積極的な故障検出という方法で，実装時の問題への対応を試みた．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成31年度では，以下の研究を中心に推進していく予定である．
1）これまで，センサとアクチュエータどちらかに故障が発生した場合における耐故障サーボ系の実現方法は提案してきたが，センサ・アクチュエータの同時故障に対応可能なサーボ系の設計方法は提案できていないため，その実現を目指す．
2) 耐故障サーボ系の延長線上として，センサ・アクチュエータの同時故障に対応可能なオンライン保守の実現を目指す．
3) センサ，アクチュエータの故障検出について，断線を含む様々な場合に対応可能な方法の実現を目指す．その際，機械学習を用いた手法も検討する．
4）ロバスト性に関しては，性能に関する考察は行ってきたが，安定性に関する考察が不十分であるため，制御対象の不確かさに対するロバスト安定性の検討を行う．
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| Causes of Carryover |
（理由）その他として見込んでいた使用額が予想より下回ったこと，および，実験補助用のアルバイト謝金が生じなかったため．
（使用計画）センサ，アクチュエータの故障検出に機械学習による新たな手法を導入することを予定しており，機械学習に必要となる高速な計算機の購入費として見込んでいる．
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