| 研究課題/領域番号 |
20K04548
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 広島大学 |
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研究代表者 |
和田 信敬 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (50335709)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | モデル予測制御 / 耐故障制御 / 状態推定 / パラメータ推定 / LPVモデル / 耐故障 / リアプノフ安定性 / ロバスト制御 / 機械学習 / 実時間モデル化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
制御実行時の観測情報を基に，制御対象の特性変動を高精度に推定・予測し，制御システムの安定性を保ちつつ，制御性能の最適性を保持し続けることを可能とするモデル制御アルゴリズムを構築することを目的とする．具体的には，① 可調整パラメータを含む予測モデルの構造，並びに，可調整パラメータの実時間決定法，② 制御システムの安定性と制御性能の最適性を維持する制御器の構造とその設計条件，③ ②を実時間実装するためのオンライン最適化手法などを明らかにし，④ ②の手法の故障予測機能付き制御手法への拡張とその実機検証を実施する．
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| 研究成果の概要 |
本申請課題では，制御実行時の観測情報を基に，制御対象の特性変動を高精度に推定・予測し，制御システムの安定性を保ちつつ，制御性能の最適性を保持し続けることを可能とするモデル予測制御アルゴリズムを構築することを目的とする．まず，線形パラメータ可変（LPV）システムとして記述されたシステムについて，パラメータ変動の下で閉ループ系の安定性を保証でき，かつ，比較的計算量の低いモデル予測制御アルゴリズムを構築した．つぎに，LPVシステムとして記述されたシステムについて，入出力データから状態と可変パラメータを推定する手法を構築した．構築した推定アルゴリズムは，凸二次最適化の反復計算に帰着されている．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果を活用することにより，事後データを活用することで，モデル変動が生じた際にも，制御系の安定性を保持しつつ高い制御性能を維持することを可能とするシステム制御論を構築することが可能となる．この方法はモデル予測制御を基礎としていることから，入力や状態の制約を考慮した制御性能の最適化を図ることが可能である．また，提案する推定手法単体でも，制御対象の入出力データから状態や物理パラメータを高精度に推定することが可能であり，実用上有用である．
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