2018 Fiscal Year Research-status Report
データ駆動型制御器設計法によるゲインスケジューリング力制御器の設計法の提案
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18K04197
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
弓場井 一裕 三重大学, 工学研究科, 准教授 (10324542)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | データ駆動型制御器設計法 / ゲインスケジューリング制御 / クラスタリング / サポートベクターマシン / 力制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
制御対象から得られる入出力データからゲインスケジューリング制御器を設計するため，データ駆動型制御器設計法に関する調査・研究を進めた。実現に向けた課題として，安定性の保証，スケジューリング則の導出が考えられる。2018年度は特に安定性を保証する制御器の設計法に関する研究を進めた。これまでデータ駆動型制御器設計法において，閉ループシステムの安定性は小ゲイン定理に基づいたものが与えられているが，周知の通り，小ゲイン定理は安定性に対する十分条件を与え，性能に関しては保守的になる問題点が存在した。この問題に対し，安定性に関する必要十分条件であるナイキストの安定判別方に基づいたデータ駆動型制御器設計法における安定性の保証法について検討を行った。繰り返し最適化は必要となるものの，小ゲイン定理に基づいた手法よりも大幅に保守性を改善でき，良好な制御性能を示す制御器の設計が可能となった。
また，設計されたスケジューリング制御器の有効性を確認するための対象として，力制御システムの構築も並行して行った。2つのリニアスライダを用いて，一方を剛性・粘性が可変の環境としてみなせるようにインピーダンス制御を行い，もう一方を力制御を行うロボットとして構成している。現在，実時間制御システムの構築が完了し，ロボットシステム等の配線が完了している。今後，動作確認を行い，スケジューリング制御器の実装を行い，提案手法の有効性の確認を行っていく。
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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
2018年度はデータ駆動型制御器の設計法について改善を行い，小ゲイン定理に基づく安定性の考慮に代わり，保守性の少ないナイキストの安定判別法に基づいた安定性の考慮を可能にする設計法の提案を行うことができた。これらの結果は，シミュレーション・実験において良好な設計結果を示している。また，検証用の実験装置の作成については基礎となるリニアスライダの納入に時間がかかり，取り掛かりが遅くなってしまったが，概ね実験システムの構築は終了しており，順調に計画は進行していると考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後はスケジューリング制御器設計に向け，スケジューリング則の構築を行う。最も有力な方法として，内挿法が考えられるが，内挿法を用いる場合，代表点をどの動作点に選ぶか検討が必要になると考えられる。また，スケジューリングパラメータの個数も性能に大きな影響を与えると予想されるが，その個数の決定法についても検討する必要があると考えられる。制御器の設計の終了後には，実際に作成した実験システムを通して提案手法の有効性を確認する予定である。
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| Causes of Carryover |
実験装置であるリニアスライダの価格が予定よりも安価となったことと，実験装置の納入に時間がかかり，実験システム作成のために必要な機材等の購入を次年度に見送ったものがあり予算の一部を次年度へ繰り越した。本年度は前年度購入できなかった機材等の購入を行い，予定通り使用する予定である。
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