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2022 年度 研究成果報告書

閉ループ同定アルゴリズムの開発及び統計的な方法に基づくシステム同定の展開

研究課題

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研究課題/領域番号 20K04535
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分21040:制御およびシステム工学関連
研究機関広島大学

研究代表者

田中 秀幸  広島大学, 人間社会科学研究科(教), 教授 (90303883)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード閉ループ同定 / 部分空間同定法 / 不安定系の同定 / 最小実現 / 確率実現 / LPVシステムの同定 / カーネル法
研究成果の概要

不安定系や本質的にフィードバックが必要なシステムに対し,閉ループ同定は重要である。本研究では,不安定な線形時不変系に対し,モデル低次元化を行うことなく,同定対象の最小実現を求める二つの閉ループ部分空間同定法を開発した。一つは安定プロパーな実有理伝達関数の集合上の左右既約分解とブロック下三角テプリッツ行列に基づく方法であり,もう一つは同定対象と補償器のイノベーションの直交分解に基づく方法である。また,部分空間同定法による知見を活かし,線形パラメータ変化システムの同定のための閉ループ同定を研究した。カーネル最小二乗法とカーネル正準相関分析を用いて,一段先の予測誤差に基づく状態推定を行った。

自由記述の分野

システム同定

研究成果の学術的意義や社会的意義

制御系の設計解析には正確なモデルが必要である。従来,不安定な線形時不変系の閉ループ同定では,ARMAX モデルのように同定対象と雑音モデルの分母が共通のモデルで同定を行っていた。このため雑音を含んだモデルで同定する必要があった。本研究では,Box-Jenkins モデルのように異なる分母を持つモデルを考え,低次元化せず同定対象の最小実現を求める部分空間同定法を開発した。
線形パラメータ変化システムは,線形系の直観を保ちながら非線形な制御問題への枠組みを与える有力な方法である。非線形問題を凸問題へと帰着する強力な方法であるカーネル法を用い,線形パラメータ変化システムの同定に関する研究を行った。

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公開日: 2024-01-30  

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