| 研究課題/領域番号 |
21K14186
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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 | 広島大学 |
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研究代表者 |
木下 拓矢 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (80825323)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | データ駆動型制御 / オフラインデータ生成 / 制御性能劣化早期検出 / データベース駆動型制御 / データ生成 / 異常診断 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
一般的に大量のデータを取得することができれば，所望の制御性能を実現する制御系の設計は容易であり，その一つとして，非線形システムに対して有効な「データベース駆動型制御法」が提案されている。しかしながら，大量のデータを取得するためには，様々な条件でのシステムの運用が必要となり，さらにそれに関わる人的コストが生じる。そこで，本研究では，一組の操業データからオフラインで仮想的にデータを生成し，それを非線形システムへ拡張することで，より実用に耐えうるデータベース駆動型制御系を構築することを目指す。
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| 研究成果の概要 |
オフラインでデータを生成する際に課題となる，未知外乱の推定方法について，独立成分分析を用いた手法を提案した。また，制御性能の劣化検出方法として CNNを用いた制御性能劣化の早期検出方法を提案した。最後に，システム変動下における閉ループ応答データの予測方法を提案した。具体的には，線形時変系の特徴をFIR型フィルタで表現し，生成されたデータをデータベースへ格納することで，制御性能の向上を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
内閣府はAI技術のさらなる革新のため，ムーンショット型研究開発制度を提唱し，「自ら学習・行動し人と共生するロボットの実現」を掲げている。その中で制御工学の分野では，未知環境下では良好な制御性能を得ることが難しい。しかし，良好な制御結果を得るための初期データ取得のためには，様々な条件でのシステム運用が望ましいが，一方で，それに関わる人的コストが生じる。したがって，いかに初期データを「大量に」かつ「容易に」取得するかが，今後のAI技術発展の鍵となる。これが実現できれば，「データ収集・制御性能向上」という観点で大きなブレークスルーを起こすことが期待できる。
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