2018 年度研究成果報告書

グレブナー基底に基づいたモデル予測制御系の最適設計パラメータ決定法の開発

研究課題

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研究課題/領域番号	15K21591
研究種目	若手研究(B)
配分区分	基金
研究分野	機械力学・制御制御・システム工学
研究機関	香川高等専門学校
研究代表者	逸見知弘香川高等専門学校, 創造工学専攻, 准教授 (00413849)
研究協力者	井上昭鄧明聡
研究期間 (年度)	2015-04-01 – 2019-03-31
キーワード	モデル予測制御 / 非線形制御 / 制御パラメータの調整
研究成果の概要	本研究では，モデル予測制御，非線形モデル予測制御の制御性能の向上を目的に，制御パラメータの設計に関して以下の研究を行った．モデル予測制御の強安定系の設計においては，従来法で問題となっていた定常偏差に対して，それを改善するための設計条件を導出することが出来，さらに故障診断システムへの拡張が行えた．また，非線形モデル予測制御系においては内部モデルに新たな制御パラメータを導入し，FRITと機械学習での一つであるCMACを用いてそのパラメータを調整することで，パラメータが不確かなシステムや非線形システムの一つであるHammersteinモデルへの適用を行った。
自由記述の分野	制御工学
研究成果の学術的意義や社会的意義	モデル予測制御系の設計では，制御対象に対して最適な設計パラメータを設計する手法は確立されておらず，制御性能をシミュレーションで確認し，望ましい性能が得られるまで試行錯誤繰り返してパラメータを決定するのが現状であり，実システムへの応用が遅れているのが現状である。それらに問題に対して，本研究では，様々なアプローチで制御性能とパラメータの関係性を明らかにすることができた。さらに，故障診断システムや非線形性を持つシステム，パラメータが不確かなシステムへの拡張を行えたことで，モデル予測制御の産業界の実システムへの実装の可能性をさらに拡げることが可能になったと考えられる。