| 研究概要 |
本研究では,機械システム制御のためのフィードフォワードコントローラとその進化的設計手法を提案する.
提案するコントローラはファジィニューラルネットワークにより構成されており,シミュレーションや実験から得られた数値データに基づきコントローラのデータ構造と内部パラメータを調整することで,対象とする機械システムに対し適切なコントローラが設計できる.
また,制御対象の数理モデルを必要としないため,非線形システムや多自由度システムのコントローラ設計においても有利である.
このコントローラのデータ構造の決定と内部パラメータの調整のために,本設計手法では進化的計算手法の一つである遺伝的アルゴリズムと,Weighted Errors Balance Algorithmを用いた.これにより,対象システムに関する先験的な知識なしに,与えられた数値データだけに基づいてコントローラのデータ構造が決定され,その内部の膨大な数のパラメータの調整が行われる.
提案したコントローラと設計アルゴリズムは,一般的な数値計算ツールである「MATLAB」のプログラムパッケージとして既に実装されている.
提案手法の有効性を確認するため,劣駆動システムである2リンクの枝渡りロボットのモーションコントローラ設計に本手法を適用した.
その結果,適切なデータ構造と内部パラメータを持つコントローラが獲得され,ロボットの枝渡り行動が実現されることをMATLABシミュレーションにより確認した.
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