2021 Fiscal Year Annual Research Report
動的システムの制御に資する簡便なパラメータによるモデル表現およびデータ駆動推定
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19K23511
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
種村 昌也 信州大学, 学術研究院工学系, 助教 (10846885)
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| Project Period (FY) |
2019-08-30 – 2022-03-31
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| Keywords | データ駆動制御 / 受動性 / 安定余裕 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度はデータ駆動受動性推定手法において，データ量を削減する手法の開発を行った．システムの入出力データにから受動性を推定できれば，受動定理に基づき安定化制御器を設計することができる．そして，入出力データから受動性を推定する際に，そのデータ数を削減することができれば，より低コストで受動性を推定でき実用的な手法として確立することができる．また，一入出力系に対してデータ数を削減する方法を提案したが，さらに本年度では推定手法を多入出力系へ拡張し，適用範囲を拡大した．そして，本手法の収束性を示し，推定に必要な最大のデータ数を明らかにした．提案手法を大規模な電力系統のモデルに対して適用し，数値シミュレーションにより従来手法よりデータ数を削減できることを確認した．
また，データ駆動に基づく安定余裕の下界情報推定手法により推定した情報から，閉ループ系を安定化する制御器のクラスを明らかにした．一般に安定化制御器を設計するためには，制御対象の数式モデルを同定する必要があるが，大規模なシステムなどに対して数式モデルを求めるのは難しい場合が多く，本手法の確立は重要である．本手法では，入出力データのみを用いて閉ループ系を安定化する制御器を設計することが可能となる．具体的には複素平面上において，一巡伝達関数のナイキスト線図に接する円を推定し，その円のパラメータである中心と半径の値から消散性理論を応用し，安定化制御器のクラスを明らかにした．数値シミュレーションを通して本手法により安定化制御器を設計できることを確認した．
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Research Products
(4 results)
