研究課題
オフライン最適化に基づくロバスト目標値整形については、一般的な周期目標値を扱える形式まで一般化した結果を整理し、英文論文として掲載決定となった。オンライン逐次最適化に基づいて制約条件を陽に考慮して制御入力を定めるモデル予測制御では、制御対象のモデルに基づいて制御入力を逐次算出するため、各時刻においてモデルの不確かさを以下に圧縮するかが制御性能の向上の鍵となる。このため、離散時間系のそれぞれの枠組において、制御対象のモデルを適応的に逐次更新し、不確かを時々刻々減少させることをねらった適応型モデル予測制御手法に関する成果を整理し論文に掲載された。実用化のためには、仮定を緩和することが今後の課題として残されている。入力が離散値に制約される場合の制御系設計法に関しては以下の結果を得た。まず、連続時間系を対象として、離散値制約とともに入力切り替え時間も制約される場合については、アクチュエータの非線形特性を考慮に入れた手法を提案し、数値例によりその有効性を検証した。また、あるクラスの非ホロノミック拘束のある非線形系に対しても、離散値入力制約下でのロバストな設計法を与えた。この成果は論文として掲載された。離散時間系において、最適性を厳密に追求した動的な量子化器についての考察を進め、柔軟性のある凸最適化による設計法、および動的量子化器自身の安定性に関する解析を行った。これにより、離散値入力系においても、連続値入力系のふるまいを最適近似できる制御系設計手法が確立できた。
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