反復学習型フィードフォワード制御のためのサンプル値逆システムに関する研究

迭代学习前馈控制的样本值逆系统研究

• 批准号: 16760352
• 负责人: 十河 拓也
• 金额: $ 2.18万
• 依托单位: Chubu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2004 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16760352/
• 关键词: 反復学習制御; サンプル値制御; 両側ラプラス変換; フィードフォワード制御; モデルマッチング問題; 逆システム; 逆問題; 非因果性; 不安定零点; 2自由度制御系

本研究では,まず連続時間予見フィードフォワード制御器の設計問題について,両側Laplace変換を導入することでこれをモデルマッチング問題として取り扱うことを検討した.このアプローチによれば,Stable inversion型の予見フィードフォワード制御器について,時間領域での具体的な計算法と周波数領域での性質を同時に見ることが容易となる.さらに,この予見フィードフォワード入力を因果的システムの応答に基づいて計算する方法を明らかにした.また,そのフィードフォワード入力は共役システムに基づく反復学習制御によって得られる入力と同じであることも示した.共役システムに基づく反復学習制御アルゴリズムが伝達関数で表されたことで,その適用可能範囲が無限次元系まで拡張することができた.これらの結果は,簡単な数値実験と1リンク柔軟アームの先端制御実験によって検証した.つぎに,反復学習制御は試行運転を記録する必要があり通常サンプル値系として実現されるためサンプル値逆系の性質について研究を行った.サンプル値系の伝達関数は対応する連続時間系のそれが不安定零点を持たない場合でも不安定零点を持つことがあるため,連続時間系の反復学習制御をそのままサンプル値系に適用して良いかどうかは不明である.連続時間系およびサンプル値逆系の反復学習制御の対応を明らかにするため,非因果的逆系を導入して単位円外に零点を持つサンプル値逆系に有界な逆系を割り当てることを行った.そして,任意の相対次数を持つ連続時間系についてもそのサンプル値の非因果的逆系がサンプル周期をOに近づけることで連続時間逆系を近似することを証明した.この結果により,非因果的枠組みではサンプル値系の反復学習制御がサンプル点においてのみ出力の偏差を最小化すれば,サンプル点間のリップルはサンプル周期をOに近づければ小さくできることが保証された.

This paper discusses the design problem of the control device with the help of Laplace transformation. The time domain, the specific calculation method and the nature of the frequency domain are easy to see at the same time. In this paper, we present the basic calculation method of the causal system. In addition to the above, we also have the following suggestions: The system is based on repeated learning, and the system is capable of reaching an infinite number of dimensions. The result is that the number of simple values is equal to 1. The soft and soft end of the system is controlled by the test. It is necessary to study the nature of the inverse system repeatedly. The number of times the value of the system is reached is equal to the number of times the system of time is continuous. The time system of the link is too high to maintain the value of the inverse system, and the iterative learning control of the inverse system is too high to maintain the value of the inverse system. This paper proves that the time system of a continuous time system is approximate to the time inverse system of a continuous time system, and that the time inverse system of a continuous time system is approximate to the time inverse system of a continuous time system. As a result, the non-causal group of factors is expected to minimize the deviation of the output of the system by repeated learning, and the deviation of the output of the system between the points is expected to be small.

项目成果

モデルマッチング非因果的解の計算法とその予見フィードフォワード制御への応用

模型匹配非因果解的计算方法及其在预测前馈控制中的应用

• 发表时间: 2006
• 期刊: 計測自動制御学会論文集 42・1
• 作者: K.Furuta;M.Iwase;十河拓也
• 通讯作者: 十河拓也