| 研究課題/領域番号 |
09650295
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能機械学・機械システム
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| 研究機関 | 琉球大学 |
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研究代表者 |
山本 哲彦 琉球大学, 工学部, 教授 (20045008)
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| 研究分担者 |
中園 邦彦 琉球大学, 工学部, 助手 (80284959)
顔 王玲 (顔 玉玲) 琉球大学, 工学部, 助教授 (00295297)
金城 寛 琉球大学, 工学部, 助教授 (50211206)
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| 研究期間 (年度) |
1997 – 1998
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| 研究課題ステータス |
完了 (1998年度)
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| 配分額 *注記 |
2,500千円 (直接経費: 2,500千円)
1998年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
1997年度: 1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
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| キーワード | ニューラルネット / 遺伝アルゴリズム / 倒立振子 / クレーン / 振れ止め / 人工生命 / 非厳密評価規準 / 神経回路網 / クレーンシステム |
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| 研究概要 |
数理的手法は論理が明確であり保証される制御性能も明確である。しかし、適用の場合の仮定の妥当性、実システムの同定の厳格性に疑問がつきまとう。また、その適用や運用に高度な数学力が必要となり、一般の技術者には難解である。ファジィ制御は原則的に人間が制御則を表現できなければ活用できない。それに反し、制御器としてニューラルネットワークを用いる方法は制御能力を自動発生させることが可能である。
本研究では、制御器として3層階層型ニューラルネットを採用し、結合重みを遺伝アルゴリズム(GA)で制御能力がつくように進化させる。評価規準として本研究では独創的な評価規準を設けた:最初はともかく制御能力がつくように、次に制御能力が向上するように、段階的に緩やかな評価規準から厳しい評価規準になるよう設ける。最初から厳しい評価規準を設けると、制御能力をもったニューラルネットが発生しないか、または非常に長時間を要する。GAはシミュレータを必要とするが、数理的手法においても制御対象を同定しなくてはならないことは同じである。ただ本研究の手法では、応答さえ実システムと同じであれば、数式は不要である利点がある。本手法の有効性を確認するため、振子の振り上げ倒立制御・走行クレーンの振れどめ制御・船舶のような動揺する台の上のジブクレーンの振れどめ制御に適用した。GAでは数分で、制御能力のある制御器が発生した。発生の初期状態を変え、また、進化した制御器の制御試験を初期状態を変えて、偶然発生したものでないことを確認した。
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