| 研究概要 |
本研究では,つぎに列挙する3種類のシステム同定法について検討した。
(1)センサの静的な非線形性を制約条件とする非線形システム同定問題を「制約つき最適化問題」に帰着させる方法
(2)センサ特性と対象システム全体を「区分的線形システム(Piece-wise affine system)」というハイブリッドシステムとみなして,ハイブリッドモデリング法を適用する方法
(3)非線形システムの状態推定法として提案された「無香料カルマンフィルタ(Ullscented Kalman filter : UKF)」を非線形システム同定問題に適用できるように修正する方法
そして,これらの不確かな入出カデータに基づくシステム同定法の性能を調べ,新たな改善点を探った。具体的には以下に列挙する結果が得られた。
(1)提案した非線形システム同定法を,自動車エンジンの触媒システムの同定問題に適用し,ダイハツ工業から提供していただいた実験データを通して,その有効性を明らかにした。
(2)ハイブリッドシステム同定法を自動車のドライバモデルの構築問題に適用し,その有効性を自動車のシミュレータを用いて検証した。また,ハードディスクのモデリング問題へもハイブリッド同定法を適用し,その性能評価を行った。
(3)数値実験を通して,無香料カルマンフィルタの設定パラメータの選定法などについて検討した。
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