実時間モデル化機能を有するモデル予測制御論の確立とその予測型耐故障制御への応用

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本申請課題では，制御実行時の観測情報を基に，制御対象の特性変動を高精度に推定・予測し，制御システムの安定性を保ちつつ，制御性能の最適性を保持し続けることを可能とするモデル予測制御アルゴリズムを構築することを目的とする．2022年度は，研究計画に従い，線形パラメータ可変（LPV）システムとして記述されたシステムについて，入出力データから状態と可変パラメータを推定する手法を構築した．構築した推定アルゴリズムは，凸二次最適化の反復計算に帰着されている．また，最適化変数を削減する手法も構築した．以上の性質より，推定値を効率的に得ることが可能である．提案法を，自動車の状態，物理パラメータ，および，車両位置の同時推定問題に適用し，その有効性を数値例により検証した．これらの成果については，電気学会にて2022年度に発表済みである．また，LPV形式で記述された動的システムについて，パラメータの不確かさ，あるいは，変動の下で，制御システムの安定性を保証可能なモデル予測制御アルゴリズムを構築した．提案アルゴリズムは，二次制約付き凸二次計画問題，あるいは，線形制約付き凸二次計画問題に帰着されている．そのため，効率的に解を得ることが可能である．また，パラメータの変動の下で，目標信号への追従を実現する制御アルゴリズムも構築した．LPVシステムに対する成果の一部については，計測自動制御学会において2022年度に発表済みである．