研究課題/領域番号 |
17K06233
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
機械力学・制御
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研究機関 | 秋田県立大学 |
研究代表者 |
佐藤 俊之 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (40315635)
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研究分担者 |
齋藤 直樹 秋田県立大学, システム科学技術学部, 教授 (60315645)
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研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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キーワード | 機械力学・制御 / モデル予測制御 / 状態推定器 / 制御工学 / 外乱推定 |
研究成果の概要 |
本研究では,モーションコントロールへの応用を念頭に,外乱オブザーバのような付加機構を追加することなく,外乱を推定しこれを打ち消すためのモデル予測制御機構に関する検討をおこなった.ここでは主に,モデル予測制御(MPC)の一種であるPredictive Functional Control(PFC)を対象に,内部モデルとして外乱モデルを組み込んだ予測型状態推定器を用いて拡大系を構成することにより,外乱を推定しこれを間接的に打ち消すことを可能にした.また,メカトロサーボ系の位置制御問題に開発手法を適用することにより,実機上でも機能することを確認した.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ロボットやメカトロニクス機器のモーション・コントロールにおいて,位置や速度,力などの物理量を精度良く,かつ高速に制御する必要がある,このような制御を行おうとする場合には一般に,制御対象の精密な動力学モデルが必要となる.しかし,精密なモデルの構築には多大なコストが掛かる.本研究成果の意義は,こうしたコストを低減化し,産業的に主流となっているPID制御よりも高度なmモデルベースト制御手法を提供する点にある.また,制御工学的にも,主となるフィードバック補償器と外乱推定・除去メカニズムとを統合した設計法を開発することは意義がある.
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