研究課題
本年度は，制御周期制約を補償する予測処理に対して，人工知能の考え方を取り入れることに注力した．具体的には，サンプル値制御器から得られる制御指令値を限られた既存の知識と見なし，設計で考慮していない制御周期の値に遭遇した際の制御ロジックを検討した．このために，モデル予測のアルゴリズムやプログラムを再確認・改造しつつ，制御入力の算出に知的推論法を導入するアイデアを検討した．本年度では，この知的推論法を用いた制御ロジックの初歩的アイデアを詳細に考え，サンプル値制御器や状態量推定器の一種である非線形カルマンフィルターと組み合わせた．時変制御周期を有する制御対象に対して提案手法を適用した結果，その有効性，具体的には車体振動の良好な過渡応答特性を確認した．また，制御周期制約の変動領域に対してある程度のロバスト性も見受けられたが，この点はより詳細な検証が必要である．ただし，この知的推論法を用いた補償方法は未だ初歩的・基礎的段階にあり，不十分な点が多いため，本格的な発展は今後の課題である．実車への適用を見据えた制御系の検討については，数値シミュレーションを主体とした検証をいくつか行った．これは，主に上記の知的推論法とサンプル値制御器に基づく制御ロジックの検証であり，対象として実車のパワートレインを簡略化した基礎実験装置のモデルを用いた．よって，時変周期など，課題の本質的影響に的を絞った検討は達成できた．最後に，成果物の発表状況について報告する．上記と関連し，基礎となる成果は機械力学・制御分野に関する国内学会で発表された（前年度の成果に対する受賞も含む）．また，学術論文を国際誌に現在投稿中である．
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 2件) 備考 (1件)
Mechanical Systems and Signal Processing
巻: 165 ページ: 108313～108313
10.1016/j.ymssp.2021.108313
巻: 170 ページ: 108801～108801
10.1016/j.ymssp.2022.108801
https://researchmap.jp/heisei620
