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精密位置決め制御は、半導体や液晶パネルを製造する露光装置、工作機械、産業用ロボット、ハードディスクドライブなど多くの産業装置に欠かせない技術であり、社会を支えるそれらの産業装置の高性能化が、我々の豊かな生活に直結している。高性能化の要求に伴い、多くの産業装置が複数の入出力や共振モードを持つような多変数系の制御対象となっている。多変数系の制御器は多数の調整パラメータを持つことから、実際の産業応用の観点では、最適化を用いた自動設計と最適化されたパラメータの解釈可能性の両立が必要となる。本研究では、構造化による制御器の解釈可能性の実現とデータ駆動凸最適化を用いた制御器自動設計を組み合わせた制御器設計手法を提案した。2022年度は、軌道追従のためのフィードフォワード制御器の自動設計として、制御器のモデルを実験データから直接更新する基底関数型反復学習制御の研究に取り組んだ。基底関数の設計にマルチレート制御の枠組みを取り入れることで、従来は無視されていた離散化の影響を考慮する事が可能となり、さらなる高性能化を実現した。多入力多出力系の制御対象にも適用可能な一般的な枠組みに拡張し、実験により軌道追従性能の向上を確認した。また、2021年度に取り組んだ外乱抑圧のためのフィードバック制御器の自動設計に関して、露光装置の超精密位置決めステージだけでなく、ハードディスクドライブの磁気ヘッドなどに応用先を拡大し、制御対象に合わせた目的関数や制約条件による制御器の凸最適化手法を提案した。以上より、「物理的解釈の可能な従来のモデルベースの制御器設計」と「制御性能のさらなる向上とモデリングコストの低減を目的としたデータ駆動制御器設計」の両面を組み合わせた、多変数の精密位置決め制御系のための制御器設計法の提案と、実際の実験装置による有効性の検証を達成できたと結論づけ、博士論文として成果をまとめた。
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