2018 Fiscal Year Research-status Report
統計的モデル予測制御を用いた舵減揺型オートパイロット
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17K06978
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| Research Institution | 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群) |
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Principal Investigator |
寺田 大介 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 准教授 (80435453)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松田 真司 海上保安大学校(国際海洋政策研究センター), 国際海洋政策研究センター, 教授 (20601834)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 操縦性 / 横揺れ応答モデル / 時系列モデル / モデル予測制御 / 粒子フィルタ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
統計的モデル予測制御による舵減揺型オートパイロットを開発するために、以下の項目について、数値実験、模型船実験および実船実験に基づいて検討する。(1)舵減揺型オートパイロットのためのRBF-ARXモデルに関してRBFに取り込む最適な変数(2)同定したRBF-ARXモデルを用いたモデル予測制御を実時間処理で実現するための粒子数(3)モデル予測制御における最適な予測区間(4)提案する方法の適用限界
このような目的のもと、今年度は次の5項目に関して研究を実施した。
(1)モデルのパラメータ同定法としてマルコフ連鎖モンテカルロ法に着目し、漁業調査船の横揺れの時系列データを用いた検証により、その有効性を確認した。この成果は国際会議で発表した。その後、RBF-ARXモデルのパラメータ同定を実現するためのプログラムに改良を行った。(2)昨年度の研究において、操舵による横揺れが応答モデルで記述できることを明らかにした。今年度は操縦運動時のおける横揺れ応答モデルに関して数学的・物理的な観点からより詳細に検討した。この成果は、日本船舶海洋工学会推進・運動性能研究会において発表し、研究会参加者と種々の討論を行った。そこでの議論を踏まえて、論文としてまとめたものを日本船舶海洋工学会論文集に投稿した。(3)RBF-ARXモデルは非線形横揺れの予測に対して有効であることを過去に示したが、振動現象の周波数特性はモデルのパラメータ同定のための重要な情報を与えることから、同モデルを周波数領域で表現するための方法について検討を行った。(4)模型船実験を実施するためのシステムの構築を行った。(5)円滑な実船実験を行うために、東京海洋大学海洋工学部付属練習船「汐路丸」にて予備実験を実施した。予備実験においては、データのサンプリング間隔などについて調査した。
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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
日本船舶海洋工学会推進・運動性能研究会における種々の討論を通して、多くの課題を解決することができた。また、模型船実験および実船実験を実施するための予備実験を順調に行うことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
模型船実験および実船実験に基づき、提案する方法の有効性を検証する。モデルとしては、ARXモデルおよびRBF-ARXモデルをそれぞれ用いる予定である。
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| Causes of Carryover |
当初、出席を予定していた国際会議に、公務の都合上、参加できなかったため。
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Research Products
(5 results)
