入力と状態の制約を考慮した学習型フィードフォワード制御

入力や状態の制約を満たした上で,制御系の出力が所期の目標値信号に速やかに追従するようなフィードフォーワード型目標値信号整形について検討した結果,下記の成果を得た.(i)まず,目標値信号をステップ応答に限定した場合については,制御系のインパルス応答およびステップ応答にノンパラメトリックな不確かさがある場合について,無限時間区間で制約を満たすことを理論的に保証する目標値整形法を確立した.(ii)つぎに,目標値信号を周期的な場合に拡張した.無限時間区間におけるオフラインでの目標値整形を考えた場合,これが最も一般的であると考えられる,この場合について,まず定常状態における最適な目標値整形をおこなった後,過渡状態の整形をおこなうことにより,任意の時間において制約を破ることなく,追従性能の良い目標値整形を可能とした.さらに,対象システムに不確かさが存在する場合にも制約条件を常に満たす目標値整形法についても,これを確立した.この場合には,対象となる制御系が定常偏差なく追従する系として設計されていない場合にも適応できるという点で,適用範囲も拡張されている.さらに,多入力多出力系への拡張にも成功した.この意味で,一つのまとまった成果が得られたといえる.(iii)有効性の検証についても,不安定な非線形である磁気浮上系を象としたシミュレーション,およびを二慣性系を用いた実験によりその有効性を確認した.

入力や状態の制約を満たした上で,制御系の出力が所期の目標値信号に速やかに追従するようなフィードフォーワード型目標値信号整形について検討した結果,下記の成果を得た.(i)まず,目標値信号をステップ応答に限定した場合については,制御系のインパルス応答およびステップ応答にノンパラメトリックな不確かさがある場合について,無限時間区間で制約を満たすことを理論的に保証する目標値整形法を確立した.(ii)つぎに,目標値信号を周期的な場合に拡張した.無限時間区間におけるオフラインでの目標値整形を考えた場合,これが最も一般的であると考えられる,この場合について,まず定常状態における最適な目標値整形をおこなった後,過渡状態の整形をおこなうことにより,任意の時間において制約を破ることなく,追従性能の良い目標値整形を可能とした.さらに,対象システムに不確かさが存在する場合にも制約条件を常に満たす目標値整形法についても,これを確立した.この場合には,対象となる制御系が定常偏差なく追従する系として設計されていない場合にも適応できるという点で,適用範囲も拡張されている.さらに,多入力多出力系への拡張にも成功した.この意味で,一つのまとまった成果が得られたといえる.(iii)有効性の検証についても,不安定な非線形である磁気浮上系を象としたシミュレーション,およびを二慣性系を用いた実験によりその有効性を確認した.