2004 Fiscal Year Annual Research Report
GA学習法を用いたニューロ制御器による非ホロノミック系の制御系設計法
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16500114
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| Research Institution | University of the Ryukyus |
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Principal Investigator |
金城 寛 琉球大学, 工学部, 助教授 (50211206)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 哲彦 琉球大学, 工学部, 教授 (20045008)
中園 邦彦 琉球大学, 工学部, 助手 (80284959)
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| Keywords | GA学習法 / ニューロ制御器 / 非ホロノミック系 / 制御系設計法 |
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| Research Abstract |
本研究では、非ホロノミック系に対する制御系をニューラルネットを用いて構成する。ニューラルネットの学習法としては、誤差逆伝播法(BP法)が有名であるが、制御系を構築する場合、BP法を適用する際に制御対象の導関数が必要となる。また、BP法ではニューラルネットを構成するニューロンモデルの活性度関数が連続で微分可能であることが要求される。非ホロノミック系の制御では不連続な活性度関数を制御器として用いることが予想される。これらの理由から、本研究ではニューラルネットの学習法として遺伝的アルゴリズム(GA)を用いる。GAによるニューラルネットの学習では、ニューロンの活性度関数に依存しない学習が可能である。
非ホロノミック系の対象に対する制御器の構成を行う前に、準備としてニューロ制御器を用いてトレーラ・トラックシステムに対する後退制御系を構成してみた。トレーラ・トラックシステムは、非線形系、多変数系、不安定系の制御困難な対象として知られ、特にトラックに接続されるトレーラの台数が増加すると、制御の困難性は著しく増大する。本研究により、GA学習法によるニューロ制御器は、4〜5台のトレーラが接続された対象に対して、有効な学習性能および、制御性能を有していることが示された。また、本研究では、多重遺伝子構造を有するGA検索法を提案し、従来型GAよりも解の探索に優れていることを示した。
これらの研究成果に基づき、今後は非ホロノミックの制御対象に対して制御系を構築する。
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