| 研究概要 |
現実の制御対象をモデリングかつ制御則を設計してうまく動かすことができるどうかは,対象に関して入手できている情報をいかに有効に最大限活用できるかどうか,にかかっているといってよい.本研究は,このような事前情報のうち,制御対象と何らかの関わりをもつ数学モデル(事前情報モデルと呼ぶ)に注目し,新たに得られた対象に関する情報と共に事前情報モデルを対象のモデリングと制御則設計に積極的にかつ有効に利用するモデリングと制御への適用を目的としている.本研究では研究代表者らが以前より提案している分布定数系の不確かさの可能性集合のモデリングを用いた同定法をさらに発展させ、周波数応答の複素平面上での可能性集合の同定法について,図的な特徴づけを行う計算機支援環境の実現に成功した。特に、極座標おけるナイキスト線図の半径対数プロットや周波数軸の採用による可視化により、対話型ゲインチューニングに適した表現方法が得られている。それをベースとして,制御則設計に可能性集合の考え方を取り入れることで事前情報制御則を利用した制御器設計法を提案することに成功した.これは空間分布全体の制御性能に一定の保証を与えられることが特徴であるが、空間L2ノルムの一定限度の性能保証を与える有限次元設計手法を開発していることが重要な成果である。すなわち、固有値固有関数の有限個のみが既知の熱伝導系について、制御性能を空間分布にわたって保証するような設計問題が有限次元のH2/H∞混合制御問題に帰着されることを示し、その結果を用いた制御器設計アルゴリズムを提案している。これにより部分的に既知な無限次元システムの制御性能保証を有限次元により達成できることが明らかになった。本手法により従来の円板評価によるロバスト制御系設計手法では得られなかった制御性能が本来のロバスト性を損なうことなしに達成できることが、実験的にも検証された。
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