| 研究実績の概要 |
平成30年度は，本来昨年度までの研究期間を1年延長し，主にこれまでの研究成果の発表をおこなった。延長承認申請書に記載した4件の日本語論文発表に加え，1本の英字論文，1本の日本語論文ならびに，1件の国内学会発表を行った。発表内容としては，これまでの研究成果として以下のモデル予測制御に関する研究を発表した.
(1) モデル予測制御系において，フィードバックループが切れた時, (A) 閉ループ系の極, (B)コントローラの極, (C) フィードバックが切れた時の定常値の3 つの制御仕様決定に対し，制御対象の特性を多項式で表現する多項式法から同一次元オブザーバを用いた状態方程式表現による既約分解表現によりモデル予測制御を拡張し，さらに数式処理ソフトウェアを用いたグレブナー基底を利用した設計方法を提案した.
(2) 一般化予測制御に対する強安定制御系の設計手法において，フィードバックループ切断後に定常偏差が残るという問題に対し，フィードバックループ切断状態における制御量の定常値を算出し，定常状態において目標値と制御量が一致する条件式を導出し．この条件式を用いて制御則の極を設定することで，定常偏差の生じない強安定制御則を開発した．さらに，それらを拡張し，フィードバックセンサの故障とアクチュエータの故障を検出する手法を開発し，非線形システムの拡張例として，２リンクスカラロボットの角度制御においてその有効性を数値シミュレーションにより確認できた．
(3) 非線形システムへの拡張に対応するため，制御則の内部モデルに新たな制御パラメータを導入し，FRITに基づいた機械学習であるCMACを用いてその制御パラメータを学習させることにより，システムに非線形や不確かさが残る場合も適応的に，パラメータ調整を行う手法を提案した．
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