2020 Fiscal Year Annual Research Report
制御・データ・仕様の三項関係に基づくデータ駆動制御理論―創成・体系化・新展開
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20H02169
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
金子 修 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (00314394)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
定本 知徳 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (40839966)
増田 士朗 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (60219334)
山本 豪志朗 京都大学, 医学研究科, 准教授 (70571446)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | データ駆動制御 / データ駆動予測 / データ駆動参照値整形 / 制御仕様 / 大規模システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
（令和2年度分の一部を令和3年に繰越したためその分の実績も含む）
データ駆動予測を用いることで制御仕様の更新も可能にするデータ駆動制御法を与えた．安定性保証に関して，Kharitonov定理を援用したデータ駆動制御，1回の実験データで制御器調整を行う手法として閉ループ更新則に基づく手法DD-CLUTを提案し，安定性制約条件や安定余裕の考慮を可能にした．これらは仕様の制約と性能限界をデータ駆動制御に組み込んだ点で意義がある．
現実の特性を反映して，非最小位相系に対するERIT, VIMTの性能向上, テーブル型制御器のFRIT, 拘束条件つきのデータ駆動型制御器設計法等を提案した．リアルタイム最適化を伴うI-PD制御に対するVIMTを構築した．カスケード制御系に対するIFTに対する実験回数低減法を提案しドローン飛行高度制御において有効性を確認した．これらはクラスや問題を拡張することでより実用化に近づけている点で意義がある．
一部のみ観測可能な大規模系の制御器の高速設計法を提案し，電力系モデルを使った数値シミュレーションも行った．大規模未知ネットワーク系に対する分散制御器の効率よい学習手法も提案した．これにより，データから構成される凸最適化問題を解くことでスパース制御器が得ることを可能にした．一部の入出力情報のみを用いた方策勾配法の収束性能解析を与えた．現実には状態が全て計測できるとは限らないため本成果は実応用化に向けて有用である．
応用では，発電電力の指令値をデータから設計する方法を提案した．人間の運動系に対する応用では，的確な動作を主体性を失うことなく人が実行できる仕組みについて検討し，棒を落下させて掴むという反射に絞り込み，落下させる際の提示刺激の時間を変更する実験システムを構築しはじめた．これらはデータ駆動制御の実応用を開拓する意味で意義がある．
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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
データから制御仕様の実現可能性を決める方法を，データ駆動予測という道具を用いて提案できたことは大きな成果である．各種の現実問題に即した形で，データ駆動制御のクラスを拡張できたことも大きな前進である．喫緊の問題であった安定性を保証したデータ駆動制御もいくつかの新しい成果を得ることができ前進したといえる．大規模系に関しても，すべての情報を計測することができない場合での制御法について新たな成果を得ることできている．応用研究においても，人間の反応系に関する実験装置の構築の検討を進め，実験装置の作成にとりかかることができ，見通しもできたことから順調であるといえる．
これらまとめて，成果としても査読あり学術雑誌，国際会議発表，国内学会発表を行い，十分な研究成果が得られたためと考えられるため「おおむね順調に進展している」とした．
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| Strategy for Future Research Activity |
データ駆動予測により制御・データ・仕様を関連づける方法が得られたことの発展として，現在ではヒューリスティックな形での制御使用の更新法を，より合理的な形で設計アルゴリズムに組み込めるようにする．加えてデータ駆動予測の非線形系への拡張など，より広いクラスへの展開も検討する．
制御・データ・仕様の３項関係に基づくデータ駆動制御のためには，データの”質”と”量”に起因するシステムの情報量を定量化することが必要不可欠であることが明らかになった．データの質とは，対象に印加する学習用信号の性質に依存するものと対象それ自体が有する可制御性や可観測性などの特性に起因するものがある．そこで次年度では，データとシステムの情報量との関係を数学的に明らかにすることを目指す．
さらに，閉ループ更新則に基づく手法(DD-CLUT )における安定余裕を考慮する手法に対し，指定した安定余裕度に対し，保守性を低減した手法に拡張する．
人間の反応系の実験装置の作成では，その実験装置のおおよその完成と実験策定に向けて推進する．
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