| 研究概要 |
本研究の目的は,時変非線形システムを対象とし,免疫型システムを適用した精度良いオンライン同定法を確立すると共に,開発した同定法が実システムの同定に対しても有効であることを明らかにすることである。このため,本年度は主に以下を実施した。
1.同定モデルの導出
対象システムを線形部と非線形部から構成される非線形システムであると仮定し,遅延型状態変数フィルタを用いてRadial Basis Functionネットワークなどによる同定モデルを導出した。
2.同定アルゴリズムの開発
免疫型システムの主要部である遺伝的アルゴリズムにおいて,集団における個体(抗体)の濃度を配慮し,モデルを形成するRadial Basis Functionの調整パラメータの候補を個体群(抗体群)として,オンラインで適切なモデルを生成・選択する同定アルブリズムを開発した。また,集団における濃度が高い,あるいは目的関数との親和度の高い個体を,抑制細胞および記憶細胞に分化させる同定アルゴリズムについて検討した。
3.計算機シミュレーションの実施
開発した同定アルゴリズムに基づき,対象システムが時間と共にステップ状に変化する非線形システムを対象とした計算機シミュレーションを実施した。その結果,本手法でオンライン同定が可能なこと,集団における個体の濃度を導入すれば同定精度が向上するととが確認できた。
4.実システムでの有効性検証準備
本同定法の実システムでの有効性確認のため,倒立振子システムを選定し,同定用入出力データ取得のための実験装置立ち上げ準備を行っている。
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