| 研究概要 |
本研究では,入出力データに基づくシステム表現と制御方式に関して,研究代表者らによるこれまでの研究成果をふまえて,データが不確かな場合が取り扱えるロバスト制御方式へと,理論的枠組を拡張することを最終的な目的としている.この目的に沿って,本年度は,基礎的な理論研究を行い,以下のような成果を得た.
まず,観測される入出力データが不確かな場合について,現在までに検討してきた結果をまとめ,学術雑誌にて論文発表を行った.そこでは,システムダイナミクスが変動する場合について考察し,収集したデータを適当な論理判断に基づき更新すれば,入出力データに基づく適応制御が可能であることを明らかにした.
さらに,データに基づく制御仕様としては,H_2ノルムやH_∞ノルムが考えられることから,対象システムの入出力データのみに基づいて,これらのノルムの値を計算する方法について考察した.そして,これらの計算が,データに基づいて構成される線形行列不等式を解く事に帰着できることがわかった.これらの結果については,学会発表を準備中である.
また,不確かさを自然に考慮しうるアルゴリズムとしては,ランダマイズドアルゴリズムが有望である.そこで,それをデータに基づくシステム表現に用いるための基礎的検討として,データに依存するシステム表現であるLPVシステムを取り上げ,ランダマイズドアルゴリズムの有用性について検討した.そして,ランダマイズドアルゴリズムを用いれば,任意の非線形なパラメータの依存関係を自在に取り扱うことができることを明らかにし,国内,国外にて学会発表を行った.
|
