| 研究概要 |
出力の微分値を因果的に推定する機構には,信号を発生するダイナミカルモデルにオブザーバ,カルマンフィルタを適用したモデルベースの推定器と数値微分器のような信号のダイナミカルモデルに基づかない非モデルベースの推定器がある.我々は最近,時変パラメータを推定する適応パラメータ更新則を用いた非モデルベースの適応微分推定器を提案したが,ノイズ抑制と階段関数の微分の際に現れるデルタ関数検出とには,適応ゲインの調整によるトレードオフの関係があった.本研究では,適応オブザーバによる非モデルベースの微分推定器を相対次数2次以上にも適用できるような非正実化手法の改良を行い,その有効性を,バネ質点系,アクティブサスペンション系,電子制御スロットル系へ応用し,数値微分器や厳密微分器よりも,ノイズに強いことを数値シミュレーションにより確認した。また,GPS補正付姿勢方位基準装置を購入し,実験装置のセットアップを行い,機械系の回転運動の実験データ収集とそのデータを用いて,速度,加速度の推定を行い,実際のセンサデータと比較検証した。さらに,適応微分推定器の構造をニューラルネットワークの機構に取り込むことにより,微弱背景信号から発火に至る過程が微分推定器の結果として出現することを数値シミュレーションにより示した。
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