2018 Fiscal Year Research-status Report
有界伝送ノイズに対するフィードバック制御系の耐性強化
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17K14702
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
新銀 秀徳 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (60535243)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 伝送ノイズ / 制御系設計 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度までの研究では、一入力の離散時間システムを有界な入力雑音の下で安定化する制御器をリッカチ方程式の解を用いてパラメータ化した。ここでいう安定化は、状態を二次形式が一定のレベル以下になる領域内にまで抑制する操作を意味する。この結果の延長として、パラメータ化された制御器の制御性能を明らかにした。具体的には、状態が上記の領域に近づく速さを二次形式の値の相対減少量の最悪値により評価し、制御入力の大きさを二次形式の値に対する相対量の最悪値により評価した。その上で、これらの値を制御器のパラメータをもちいて表わした。また、制御対象のパラメータが未知の場合に対処するため、反復学習制御の枠組みにおいて、分散が既知の出力雑音の下で達成可能な軌道追従性能を調べた。具体的には、学習過程における追従誤差の大きさに関して、過渡性能を反復過程における減衰率により評価し、定常性能を反復で残る量により評価した。学習則が満たすべき前提条件は、誤差の期待値が反復とともに零に収束することとしている。このとき、達成可能な性能の限界として、過渡性能と定常性能の間にあるトレードオフの関係を示した。この限界は、両者の性能値に１を加えた量の積が常に２であるという形で表現される。このトレードオフの中で達成される性能レベルは、制御対象と学習則の直達項の積に依存する。数値シミュレーションにおいても、追従誤差の大きさは学習則の直達項が小さい方が小さく、大きい方が早く減衰する様子が確認された。
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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
制御器のパラメータ化に基づいて、制御器が達成できる制御性能を定量化することができた。また、制御対象のパラメータが未知の場合についても、軌道追従に関して達成できる性能を定量化することができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
制御性能と制御器のパラメータの関係に基づき、適切なパラメータを選定する方法を探ることで制御器の設計法を構築する予定である。また、制御対象のパラメータが未知の場合の対処法と合わせ、雑音およびモデルの不確かさに対処可能な制御方法を追求する。
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| Causes of Carryover |
（理由）理論の検証のための数値計算については既存の環境を利用して遂行できたため。また、次年度において、研究協力者の増員に対応する必要が生じる見込みであるため。
（計画）研究協力者の増員に対応して、実験およびシミュレーション環境の拡張を図る予定である。
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