モデル集合同定と制御の統合化設計に関する研究

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本年度は、モデル集合同定とロバスト制御の統合化設計に関して、以下のような研究を行った。1)制約条件を有するシステムのロバストモデル予測制御モデル予測制御は、状態や制御入力に制約条件をもつシステムに有効な制御手法として期待されている。モデルの不確かさに対するロバスト安定性を保証し、従来よりも計算量が少ない方法の研究を行った。これを行うために、不確かさの影響を評価するためのモデル予測制御に適したモデルを導入した。この結果を「ACC 2003」で発表、「システム/制御/情報」に掲載予定、「Automatica」に投稿中である。2)制約条件を考慮した倒立振子のモデル予測制御モデル予測制御はサンプリング時間ごとに必要な計算量が多いため、これまで動特性の早い機械システムで実用化された例が少ない。モデル予測制御を不安定な劣駆動系である倒立振子に応用し、実装可能な計算量にするための方法について検討した。この結果は「システム制御情報学学術講演会」で発表予定である。3)適応制御とロバスト予測制御の統合化設計制御対象の不確かなパラメータをオンラインで同定しながら、制約条件を満足する制御系を設計する方法について研究した。ロバスト安定性を保証するために、パラメータの公称値だけでなく、有限時間未来までの誤差の上界を予測し、最悪ケースの予測誤差を最小化するパラメータの同定を行っている。この結果は「IEEE CDC 2004」に投稿中である。