| 研究概要 |
本研究の目的は,フィードバックループ内に接続された監視対象について,閉ループ系の観測可能な信号より故障等に起因する監視対象の動特性変化をリアルタイムで検出するオンライン変化検出法を開発することである.また,統計学的検定法を適用するために,閉ループ部分空間同定法(CL-MOESP法)のオンラインアルゴリズムの漸近的性質と最適性の理論的解明が必須であった.本年度の研究成果として,変化検出に利用できる統計的性質の解析に関連し,CL-MOESP法の漸近性と最適性について検証した.CL-MOESP法がフィードバックの影響を受けることなく同定対象に対応するある推定値が漸近的に一致することと,同定対象の次数推定の意味で確度の高いモデルが得られることについて,他の研究者の先行研究であるPBSID法やSSARX法とシミュレーションおよび複数のシステム同定実験を通して比較した.台車系の変化検出,倒立振子台車系の同定実験や,無線操縦ヘリコプタの飛行高度制御系の閉ループ同定実験のすべてについて実験を積み重ね,結果として提案手法がモデルの次数推定の点において優れた性質をもつことを実証した.閉ループ系の変化検出法の開発に関連し,開発した高速逐次閉ループ部分空間同定アルゴリズムの更なる高速化について検討した.最後に研究の総括として一連の研究成果をまとめて,国内の学術論文誌に投稿し採択された.また,研究成果の一部を国内と国際学術会議において発表した.
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