| 研究概要 |
柔軟マニピュレータなどの非最小位相系の高速かつ正確な追従制御は,近年提案された安定逆計算の手法によって実現できることが知られていたが,その使いやすい数値計算法および対象のモデルに不確かさがある場合に生じる偏差への対策は十分に研究されていなかった.そこで,研究代表者がこれまでに安定逆計算とは独立に研究していた共役システムを利用した反復法を,その数値計算法および実際の試行運転を通じてモデル化誤差の影響を低減させる学習制御法として発展させる研究を行い,以下の知見を得た.
1.1リンク柔軟アームの実験装置を用い,先端位置を望みの軌道に一致させるような入力信号を繰り返し試行運転と修正を行うことによって得る実験を行い,良好な結果を得た.目標軌道の高周波成分が多過ぎない場合,およそ数十回の繰り返しによってほぼ正確な軌道を描くことができた.
2.同じ1リンク柔軟アームの実験装置を用い,1の実験の後に先端に重りをのせ,このパラメータ変動によって発生した軌道誤差をさらに繰り返し学習を行うことによって低減させる実験を行い良好な結果を得た.
3.1リンク柔軟アームの先端位置に関して,フィードバックを用いて安定化制御を行い,これと上に述べた学習制御を併用する制御実験を行った.この場合,学習制御はフィードバック制御系の過渡応答を望ましい形に整形するために働かせ,実験を通じてその有効性が確認された.
4.柔軟アームについて有効性が確認された上記の学習制御を,同じ非最小位相系である垂直離着陸機の非線形モデルに適用する数値実験を行った.その結果,動的線形化フィードバックによって安定化した上で学習制御を適用すると柔軟アームと同様に目標軌道を実現する参照入力を獲得できることが確認された.
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