| 研究概要 |
本研究課題の目的は,制御系設計に適したマルチモデルの構造を明らかにすることと観測データからマルチモデルを同定する際に満たすべき条件を導くことである.本研究課題では,マルチモデルの構成要素であるローカルモデルに関し以下の内容を明らにした.
(1)ローカルモデルに基づくカオス制御のロバスト性
カオスを生成する非線形システムの不動点を安定化する遅延フィードバック制御のロバスト化を行った.この制御法は非線形システムの不動点近傍の線形化システムに基づいて設計されるため,そのモデル化誤差が安定性に与える影響を抑える手法を提案した.
(2)Model-on-Demandの実用性
Model-on-Demandは,入出力観測データをデータベースに蓄え必要が生じたときにのみそのデータを利用してローカルモデルを同定する手法である.このModel-on-Demandを利用することにより,物理モデルの不確かさを減少できることを検証した.
(3)ローカルモデルの切り替えが生ずる場合の過渡特性を補償するフィードフォワード制御
動特性が大きく変化する対象を記述するマルチモデルでは,ローカルモデルの切り替えが伴う場合がある.この切り替えによって生ずる過渡応答を抑制するフィードフォワード制御則の導出を行った.
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