| 研究課題/領域番号 |
17K06502
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| 研究機関 | 熊本大学 |
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研究代表者 |
國松 禎明 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 助教 (30379309)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 耐故障制御 / センサ故障 / アクチュエータ異常 |
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| 研究実績の概要 |
令和元年度における研究実績は以下のとおりである．
1) これまで提案してきた故障検出手法には，ある条件下において故障検出に大幅な時間がかかる場合があった．そこでセンサ故障の検出時間を低減化できるような検出手法を提案し，シミュレーションによってその有効性を確認した．
2) これまではモデル化誤差がない前提で耐故障制御を行ってきたが，現実にはモデル化誤差が存在する．そこで，一連の研究で重要な役割を果たしてきた制御対象の定常ゲインにモデル化誤差が存在する場合について検討を行い，センサ故障が発生した場合でもロバスト安定化が可能であること確認した．
3) これまでアクチュエータ故障では断線故障のみを想定して耐故障制御の研究を行ってきたが，実際には，アクチュエータからの出力異常も想定する必要がある．また，耐故障サーボを実現するためにはアクチュエータに冗長性を持たせる必要がある．そこで，冗長入力を用いたアクチュエータ異常に対する耐故障制御の設計法を提案し，それを応用してアクチュエータの異常箇所を特定する手法も提案した．
4) センサまたはアクチュエータの故障発生後に制御対象の特性変動が起こる可能性を想定して，ニューラルネットワークを用いた簡便なシステム同定法についての検討を行った．結果的に，オートエンコーダ手法による回帰型同定法を提案し，シミュレーションによって，1組の入出力データから瞬時にパラメトリックなモデルを求めることができることを確認した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
以下の進捗状況から，研究はおおむね順調に進展していると考えている．
1) これまでモデル化誤差がない前提で耐故障制御の研究を行ってきたが，モデル化誤差がある場合のロバスト性について検討を行い，ロバスト安定化が可能であることが確認できた．
2) これまでアクチュエータ故障では断線故障のみを想定して耐故障制御の研究を行ってきたが，アクチュエータからの出力に異常がみられる場合の検討を行い，冗長入力を用いたアクチュエータ異常に対する耐故障制御を実現する手法を提案した．また，それを応用してアクチュエータの異常箇所を特定する手法も提案できた．
3) センサまたはアクチュエータの故障発生後に制御対象の特性変動が起こる可能性を想定して，1組の入出力データから瞬時にパラメトリックモデルを推定可能なシステム同定法を提案できた．
4) 成果発表としては今年度に間に合わなかったが，センサ・アクチュエータの同時故障に対応可能なサーボ系の設計方法を導出できた．また，耐故障サーボの延長線上として，オンライン保守についても対応可能なことを確認した．
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| 今後の研究の推進方策 |
令和2年度では，以下の研究を中心に推進していく予定である．
1）センサ・アクチュエータの同時故障に対応可能なサーボ系の設計方法は導出できているが，制御性能やロバスト性などの検証にまだ不十分なところがあるため，更なる改良を進める．
2) 機械学習を用いたシステム同定法を活用したセンサおよびアクチュエータの故障検出法について検討し，高速・高精度な故障検出法の実現を目指す．また，それらを用いて耐故障制御およびオンライン保守の更なる向上を目指す．
3）センサおよびアクチュエータ故障に対する耐故障制御のロバスト性に関して更なる検証を行い，現実の幅広い制御対象に適用可能な方法を模索する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由）新型コロナウイルスの影響で，参加を予定していた学会や研究会等が中止になったため．
（使用計画）成果発表のための学会等への旅費および参加費として見込んでいる．
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