| 研究課題/領域番号 |
19K15017
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 北九州市立大学 |
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研究代表者 |
藤本 悠介 北九州市立大学, 国際環境工学部, 准教授 (60826204)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | データ駆動制御 / 正則化 / 二自由度制御 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は，一度の予備実験のデータから適切な制御器を構成する理論の確立である．ここで制御器とは，センサで取得したシステムの状態から次にシステムに加えるべき入力を決めるルールのことを言う．システムを自在に動かすには制御器を適切に設計する必要があるが，本研究はこの制御器設計をデータから行う．また，その際に制御器の構造として非常にパラメータ数の多いものを用いる．一般に，パラメータ数を増やすと複雑な対象も制御できるようになる一方で，調整に必要な実験回数が飛躍的に増える．本研究はパラメータ数を増やしつつも一回の予備実験で制御器を設計することを目指す．
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，一度の予備実験のデータから適切な制御器を構成する理論の確立であった．通常の制御器においては，自由度（可調整パラメータの数）は少ない場合数個，多くても十数個程度である．しかし，制御対象のシステムが複雑化する現在，この程度の自由度では適切な制御器が構成できない場合もある．そこで本研究では数百から数千に上る自由度を有する制御器をデータから調整する方法を研究した．より詳細には，調整方法の確立，ノイズ影響の軽減方法の確立，実機での検証などがあり，特にノイズ影響の軽減に関しては関連する正則化という理論の観点からもいくつかの成果を得た．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
制御工学自身は，モータあるいはそれを組み込んだロボットハンド，車両の速度制御など多様かつ産業上も重要な応用を数多く持つ．通常は対象の数理モデルを基に制御器を設計するが，制御対象は年々複雑化しており，モデルを得ること自体が難しい．そこで，データから直接制御器を設計するデータ駆動制御が近年注目されている．一方で既存のデータ駆動制御は高々十数個程度の可調整パラメータからなり，極めて複雑な対象に対しては限定的な性能しか出せない．そこで本研究では数百から数千ものパラメータを持つ制御器をデータから設計した．ただし，パラメータ数が多いとノイズの影響を受けやすい．その影響の低減が本研究の一つの主眼であった．
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