| 研究概要 |
本研究課題の目的は,これまでに提案してきた反復学習制御に基づく連続時間システム同定法をフィードバック制御されている制御対象の同定問題に拡張し,その有効性・実用性を示すことである.
本年度は反復学習制御に基づく連続時間システム同定法をフィードバック制御されている制御対象の同定問題に拡張し,新しい連続時間閉ループ同定法を提案することができた.また,提案手法において学習更新則に,観測雑音等の事前情報を一切必要とせず逐次的に雑音の影響を減少させる効果をもつ学習ゲインを採用し,モデル化誤差をもつ不安定かつ非最小位相系の制御対象に対して連続時間閉ループ同定を行った数値例に基づき提案手法の有効性を確認することができた.今後の課題としては提案手法を多変数系やあるクラスの非線形系に対して拡張することなどがあげられる.
提案手法が有する利点は以下のとおりである.
1)学習制御を利用した同定法であるので,従来法のように入力信号に白色雑音やM系列信号などを用いる必要がない.
2)不安定系かつ非最小位相系の連続時間モデルを入出力信号から直接同定できる.
3)開ループ同定と閉ループ同定を全く同様の枠組みで扱うことができる.
|
