2020 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, 教授 (10324542)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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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 |
これまで，データを用いてゲインスケジューリング制御器を設計するためのアルゴリズムの開発と，アルゴリズム検証のための実験システムの構築を行ってきた。実験システムとして，２台のリニアスライダを用意し，１台を力制御を行うロボットとして扱い，もう１台を可変なインピーダンスを持つ環境を模擬するために用いた。環境を模擬するためのリニアスライダはインピーダンス制御を施し，力制御を行うロボットに提案するアルゴリズムにより設計される力制御のためのゲインスケジューリング制御器を実装した。実際の実験により得られるデータを用いて制御器を設計した場合，機械システムが持つ摩擦力が非線形性が強く，その大きさも大きいことから設計した制御器による制御性能も期待したほどの向上は見られなかった。そこで，摩擦の影響を抑制するため，機械システムに作用する摩擦力を推定し，保証することで改善を図った。結果として，設計された制御器の性能は改善は見られたが，まだ改善の余地は残っていると考えられる。その原因は，スケジューリング則を決定するために導出している識別関数が，得られたデータを適切に区別できていない点にあると考えられる。数値シミュレーションではデータから得られた識別関数を用いて適切にモードの識別ができているのに対し，実験データを用いてモードの識別を行うと，数値シミュレーションとは大きく異なる結果が得られた。この比較により，数値シミュレーションと実験との間に存在するギャップが原因であると予想され，今後この問題の解決に取り組んで行く予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
現在，データを用いてゲインスケジューリング制御器を設計するためのアルゴリズムは概ね完成しており，その有効性は数値シミュレーションを通して確認されている。現在の問題点は，実験システムから得られたデータを用いて制御器を設計した場合，数値シミュレーションの場合とは異なる結果が得られ，所望の性能が達成されていない点である。今後は数値シミュレーションと実験との間のギャップを明らかにし，実験システムにおいても提案する設計アルゴリズムが有効であることを示す予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在の問題点である，数値シミュレーションと実験により得られた結果の相違について，その原因の解明を行っていく。原因解明後，改めて実験データを取り，ゲインスケジューリング制御器の設計を行う。期待する制御性能が達成された後，その成果をまとめ，学会発表・論文誌への投稿を行っていく。
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| Causes of Carryover |
コロナウィルスの影響により，オンライン授業への対応など，主に教育面でエフォートを割かざるを得ず，研究の進捗としては大きく進展させることが困難であった。また，参加を予定していた学会が中止となり，成果発表を行うことができなかったことも要因の一つである。次年度は，今年度よりも状況が改善すると予想されており，研究における問題点の解決と成果発表の機会を多く設ける予定である。
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Research Products
(10 results)
