| 研究概要 |
本研究課題の目的は,ある種の反復学習制御に基づく連続時間システム同定法をフィードバック制御されている制御対象の同定問題に拡張し,その有効性・実用性を示すことである.研究期間中に反復学習制御に基づく連続時間システム同定法をフィードバック制御されている制御対象の同定問題に拡張し,新しい連続時間閉ループ同定法を提案することができた.この提案手法においては学習更新則に,観測雑音等の事前情報を一切必要とせず逐次的に雑音の影響を減少させる効果をもつ学習ゲインを採用し,モデル化誤差をもつ不安定かつ非最小位相系の制御対象に対して連続時間閉ループ同定を行った数値例に基づき提案手法の有効性を確認をすることができた.また,多変数系の連続時間伝達関数モデルを直接同定する方法についての提案も行い,実用上十分な同定結果が得られることを示すことができた.
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