| 研究概要 |
以下に示す手順で本研究を遂行した。
1.確定的な事前情報を考慮したGray-Boxモデリング法の開発:従来,確率的な事前情報を考慮した方法がほとんどであったが,本研究では新たに確定的な事前情報を考慮できるGray-Boxモデリング法を開発した。具体的には、以下に示すことを行った。
(1)物理パラメータの存在範囲に関する確定的な情報を事前情報として利用することのできる連続時間同定モデルに基づいた二次計画法によるGray-Boxモデリング法を開発した。
(2)従来,システム同定法としてしばしば利用されていた最小二乗法の初期値を,確定的な物理情報から決定する方法を提案した。
2.有効性の確認:平成6年12月から平成7年1月にかけて,H-IIロケットにより平成6年8月に打ち上げられた人工衛星「きく6号」を用いて、軌道上でシステム同定実験が行われた。研究代表者は化学技術庁航空宇宙技術研究所客員研究官としてこの実験に参加し,実験より収集されたデータに対して,本研究で開発した方法を適用した。その結果,本手法は有効は方法であることが確認された。また、プロセス制御系に対しても,シミュレーション実験より適用可能であることを確認し、広範囲な問題への応用可能性を示すことができた。
以上より,本研究で提案したGray-Boxモデリング法を用いれば,モデリング対象に関する物理的な事前情報を利用してシステム同定を行うことができるため,実問題に対して有効であると思われる。
|
