2020 Fiscal Year Research-status Report

実時間モデル化機能を有するモデル予測制御論の確立とその予測型耐故障制御への応用

Research Project

Project/Area Number	20K04548
Research Institution	Hiroshima University
Principal Investigator	和田信敬広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (50335709)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords	モデル予測制御 / ロバスト制御 / 機械学習 / 耐故障
Outline of Annual Research Achievements	本申請課題では，制御実行時の観測情報を基に，制御対象の特性変動を高精度に推定・予測し，制御システムの安定性を保ちつつ，制御性能の最適性を保持し続けることを可能とするモデル予測制御アルゴリズムを構築することを目的とする．2020年度は，研究計画に基づき，まず，線形動的システムと多層ニューラルネットワークにより構成されるシステムの一般的な表現を，線形分数変換を用いて導出した．これにより，フィードバック制御器，あるいは，制御対象の一部が，多層ニューラルネットワークで近似されている非線形動的システムの安定性解析や設計を統一的に行うことが可能となった．つぎに，このようにして導出した非線形動的システムの安定条件を，リアプノフの安定性定理に基づき導出した．導出した条件は，線形行列不等式条件として記述されている．また，具体例として，モデル予測制御器と制御対象の一部を多層ニューラルネットワークで近似し，上述の一般的な表現に帰着した．さらに，上述の安定条件により安定性を示すことが出来ることを数値例により確認した．この理論的成果については，査読付きジャーナルに投稿中である．2021年度以降は，2020年度に導出した制御系の一般的な表現，および安定条件に基づき，制御系の設計問題に取り組む予定である．
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 理論的な基盤となる制御システムの安定性について一定の成果を得ているため，概ね順調に進展していると考えている．
Strategy for Future Research Activity	2021年度は，当初予定通り，2020年度に導出した制御系の安定性定理に基づき，具体的な制御器設計法を構築する．
Causes of Carryover	次年度使用額が発生しているが，これは，実験装置の取得を2020年度から2021年度に変更したことによる．