| 研究概要 |
論理制約とともに状態の不連続な変化やジャンプ現象といった切替による制約の2つの制約を伴うシステムに対し,状態の切替制約に対しては,区分アフィン系およびpiecewise smooth dynamical system(区分的にスムースな系)としての表現方法を用い,論理制約に対しては,Mixed Logical Dynamical(MLD)システムによる表現方法を用いるモデリング方法の妥当性を解析し,モデル表現を導いた.これらのモデルに対し,Minimax最適化手法を用いたロバストExplicitモデル予測制御法を拡張し,従来のロバストモデル予測制御法の欠点を解消し,比較的高速に特性が変化しかつ現実的な各種の拘束条件を伴うような機械系に対してもこれを拡張し適用可能とするために,拘束条件付の有限時間minimaxreceding horizon制御法を開発した.これは,離散時間モデルに対し新たな基底ベクトルを導入し適切な変換を行うことで,minimax最適化問題を行列不等式による単純な最小化問題に変換して効率よく解くものである.また,従来提案されているminimax型モデル予測制御に比べ,ロバスト性能並びにロバスト安定性の保守性を減らすことが可能なものである.さらに,非線形特性の強い対象システムに対しては部分的な外部入力を用いるPartial external force controlを提案した.なお,これらの方法では,設計の際,最適化問題を解かなければならないが,高次元の多峰性関数の最小化問題になるため,効率的な最適化ツールとしてカオスノイズを伴うニューラルネットワークや適応符号化手法を用いた遺伝的アルゴリズムなどの新しいヒューリスティクス手法の開発とその性能解析も合わせて行い,これらがいずれも十分利用可能であることがわかった.また,状態切替と論理制約を伴うサンプル値制御システムに対し,きめ細やかな信号処理を実現することで,制御性能を向上させる適応型DA変換器とExplicitモデル予測制御コントローラの組み合わせによる統合型制御方式の設計アルゴリズムのプロトタイプ開発も行い,シミュレーションによりその有効性を確認した.
|
