2020 Fiscal Year Annual Research Report
Design of control systems tolerant to bounded transmission noise
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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 – 2021-03-31
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| Keywords | ロバスト性 / 安定化制御 / 外乱抑制 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
入力外乱を受けるシステムに対する二次安定化制御器のパラメータ化を、外乱の最大振幅が既知の場合から未知の場合へと拡張した。安定化の仕様を任意の最大振幅に対して満たすべき条件として与え、最大振幅に依存しない制御器を構築するとともに、最大振幅の先見情報としての役割について調べた。安定化の仕様としては、第一に最小限の仕様である不変性とリアプノフ安定性について考え、これらを満たす静的な制御器の全体を、リッカチ方程式の解を用いてパラメータ化した。制御器のパラメータは、最大振幅が既知の場合と同じくLQ最適制御の特別な場合であるcheap controlの状態重みにあたる正定行列である。これらの仕様に加えて、外乱のない場合の漸近安定性および指数安定性に相当する性質についても考えた。その結果、不変性とリアプノフ安定性を満たす制御器は、同時に漸近安定性についても満たすことが分かった。また、パラメータが特別な場合を除けば、指数安定性についても満たすことが明らかになった。このパラメータ化を用いることで、制御対象の状態について、入力外乱に対するロバスト性が高くなる成分や低くなる成分を抽出することができる。また、学習則を用いた未知外乱に対する耐性強化についても研究を進めた。外乱推定オブザーバの導入により、ステップ外乱の大きさを推定して学習性能の改善に反映する方法を提案した。この手法を傾斜角が未知の斜面上での倒立振子台車の制御に応用し、数値計算を通して有効性を確かめた。
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Research Products
(2 results)
