モデル予測制御に適した次世代非線形部分空間同定法の開発

• 研究課題/領域番号: 24K00908
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分21040:制御およびシステム工学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 丸田 一郎 京都大学, 工学研究科, 准教授 (20625511)
• 研究分担者: 藤本 健治 京都大学, 工学研究科, 教授 (10293903)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,330千円 (直接経費: 14,100千円、間接経費: 4,230千円); 2027年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円); 2026年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2025年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2024年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
• キーワード: 制御工学 / システム同定

研究開始時の研究の概要

本研究では、機械学習分野の技術を積極的に取り入れた新しい非線形システム同定法を開発し、モデル予測制御（MPC）の適用範囲を大きく広げることを目指す。具体的には、MPCでの利用に特化した形で、状態推定器と予測器を直接合成する同定法を提案する。これにより、画像などの大規模な入出力や、流体などの複雑なダイナミクスを持つシステムに対しても、MPCに適した低次元モデルを効率的に構築できるようにする。また、システム同定で得られたモデルの特性を活かし、計算量や安全性の面でMPCを改良する方法についても検討する。