統計モデルと確率制御理論の融合による確率システムのモデル化－制御の体系的枠組み

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 21K04106
• 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: 大阪大学
• 研究代表者: 佐藤 訓志 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (60533643)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: ガウス過程回帰システム / 離散時間確率システム / 確率サンプル値制御

研究成果の概要

本研究は，確率解析に基づく制御器設計が可能な確率システム制御と実験データの推定誤差を明示できるガウス過程回帰モデルを用いて，確率的不確かさを含むシステムのモデル化から制御までを一貫して扱える手法を確立した．これまでガウス過程回帰モデルの分散までを確率的に考慮した解析・制御法がなかったため，本研究ではガウス過程回帰モデルの統計的特徴に対応する確率システムを定式化し，この対応関係を用いて確率システム制御理論に基づくガウス過程回帰モデルのモデル化・解析・制御の系統的な枠組みを構築した．さらに，確率サンプル値制御に基づくデータのサンプル点間の挙動の安定性も保証した制御法を開発し，実機検証も行った．

自由記述の分野

制御工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

①ガウス過程回帰により得られるシステムと統計的対応を有する確率システムを定式化したことで，これまでに培われた確率システム制御理論に基づく系統的な解析・制御が可能となった．　②実験データからのモデル表現において利点をもつ一方で制御系設計を困難にしていたガウス過程回帰システムに対して，モデル化から制御までの一貫した解析・制御器設計を可能とする枠組みを構築し，実機検証による有効性の確認も行った．　③実システムは連続時間システムであっても，実験データの取得は離散的となるため，ガウス過程回帰により得られるモデルは離散時間システムとなるが，本研究によりサンプル点間の挙動の安定性も保証した制御法を与えた．