| 研究概要 |
本年度は
・非最小位相系の学習
・マルチレートディジタルシステムの設計
・プラント制御への応用
を目標とした.この中で,非最小位相系の学習は,逆システムの不安定性から従来困難とされてきたものである.しかしこれに対して,多周期サンプリングを施し,マルチレート系とすることにより,不安定な零点を除去することが可能であることがわかり,このような系に対する適応的学習則を与えることが可能となった.このような多周期サンプリングを用いる考えは例えば2-delay制御として知られているが,多周期サンプリングを導入したことによる得失と性能限界が必ずしも明らかでない.本研究ではサンプル点間応答を評価に組み込むことにより,サンプリングで失った情報による性能劣化が何処に現れるかを明らかにすることを目標にしている.この性能評価は次年度以降の課題となる.
また,このようにマルチレート系は,学習と適応について新たな枠組みを提供するものであるが,一方では信号処理で重要な役割を果たしている.本研究ではサンプル値制御系設計をサンプルレート変換に応用し,従来法を超える高い性能が達成できることを明らかにした.この技術の上記の学習則における性能評価への応用が次の課題である・
さらに,鉄鋼プラントなどにおいて,モデル化の困難な系については学習的な制御則が望まれる.しかしながら,達成性能とモデル化の困難さとはトレードオフの関係にあるため,これまであまり成功していない.本研究では,達成されるべき追従信号のクラスを限定することによって,新たな学習則が得られることを明らかにした.プラント制御の課題への適用が次年度の課題である.
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