性能保証と高速学習を両立するデータ駆動制御

数据驱动控制，兼顾性能保证和高速学习

基本信息

批准号：
22K14281
负责人：
藤本悠介
金额：
$ 3万
依托单位：
The University of Kitakyushu
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K14281/
关键词：
データ駆動制御反復学習制御学習制御

项目摘要

今年度は，データから制御器を設計する方法として，特に二種類の方法を検討した．一つ目が本研究課題に直結する反復学習制御の理論を活用したものである．より具体的には，反復学習制御の特徴である収束性の保証を活用しつつ，制御対象の逆モデルを活用することで学習を高速化する方法を検討した．この成果は現在国際論文誌Control Systems Lettersに投稿中であるが，それとは別に2022年度内に計測自動制御学会九州支部学術研究講演会でも関連研究を発表した．なお，後者の発表は実機実験に関連した検証報告であり，柔軟リンクを有するモータの角度制御を行うものであった．本研究の2023年度の目標の一つが実機での有効性検証であったことを踏まえると，順調に研究が進展しているといえる．もう一つの方法として，一回の実験から適切な制御器を獲得する方法について検討した．より具体的には，制御入力の大きさに制約がある場合に高速に目標値へ収束させる制御について検討した．これは研究課題そのものではないが，関連技術が研究課題に応用できることが期待される．実際，適切な制御入力を最終的にはフィードフォワード入力の形で獲得するが，これは上述の研究課題で取り組む方法との親和性が高い．ただ，この二つ目の方法は収束性の保証が困難であり，その意味では研究課題に直結しない．研究課題に必要な要素技術の一つであると考えられる．この成果については計測自動制御学会論文集に投稿し，採択された．

今年，我们特别研究了两种方法，以从数据设计控制器。第一个利用了重复学习控制理论，该理论与该研究主题直接相关。更具体地说，我们研究了一种通过使用受控对象的反向模型来加快学习的方法，同时利用迭代学习控制的收敛特征。目前，该结果已提交给国际期刊控制系统信件，但此外，在2022年内的Kyushu分支机构学术研究讲座上也提出了相关研究。后者的介绍是与实际机器实验有关的验证报告，并旨在控制具有灵活链接的角度。考虑到2023财政年度这项研究的目标之一是验证实际设备的有效性，可以说研究正在稳步进展。另一种方法是从单个实验中获取适当的控制器。更具体地说，我们检查了对控件的控件，这些控件允许控件在控制输入的大小上有限制时快速收敛到目标值。这不是研究主题本身，但可以预期可以将相关技术应用于研究主题。实际上，最终以馈电输入的形式获得了适当的控制输入，这与上述研究主题中所述的方法非常兼容。但是，第二种方法很难保证融合，从这个意义上讲，它与研究主题没有直接相关。人们认为这是研究主题所需的重要技术之一。这些结果已提交给仪器和自动控制协会，并被选中。