| 研究概要 |
テストパイロットの機能を実現するためには,従来の自動飛行制御装置などで採用されている線形制御理論に依拠する方法を拡張するのでは困難であり,機体の特性モデルを内蔵してそのデータを利用しながらリアルタイムで制御コマンドを生成する柔軟な飛行制御が必要となる.モデルデータを利用する代表的な制御手法であるダイナミックインバージョン法と,人間の操作および判断に近い制御構造をもつ階層構造を組み合わせた「階層構造化ダイナミックインバージョン飛行制御則」を基本制御則として提案し,適応・学習機能を付加する研究を展開した
昨年度までは「階層構造化ダイナミックインバージョン飛行制御則」の実用化の可能性,すなわち,モデル誤差に対するロバスト性,風外乱や計測誤差に対する性能等の基本性能を検討し,飛行制御則として従来の設計法に対して同等かそれ以上の性能を発揮する結果を得ることができ,基本制御則として適切であることを確認した
今年度は,学習,適応機能の付加を行い,シミュレーションにより「階層構造化ダイナミックインバージョン飛行制御則」の柔軟性の高さを確認した.すなわち,特性推定の試験入力を加えて機体の飛行状態を計測し,最小二乗法により特性同定を行う機能を追加した,これは,従来,専ら飛行試験後に行われた飛行データ解析による特性推定法であるが,「階層構造化ダイナミックインバージョン飛行制御則」が持つ自動設計機能をフルに利用することによってリアルタイムが可能になったものである.この学習,適応機能の追加により,テストパイロットのもつ知能化制御の重要な部分を自動化することができた
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