Data-driven prediction of time-response of control system with a certain controller using one-shot data

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本研究は、2020年に提案されたV-Tiger（Virtual Time-response based Iterative Gain Evaluation and Redesign）という手法を、より実用的にするために改良することを目的とする。V-Tigerは、制御対象の数式モデルを必要とせず、実験データを直接利用して閉ループ系の時間応答を予測し、その応答から整定時間とオーバーシュートを計測し、それらと安定余裕を繰り返し評価することで、拘束条件付き非線形最適化問題を解いて線形な制御器を求める手法であり、PID制御器を1回の実験データで設計できるという利点がある。しかし、問題点として、①単一入出力系にしか対応しておらず、多入出力系には適用できないこと、②フィードバック系が不安定の場合には予測した応答と真の応答との誤差が発散すること、そして③ノイズが存在しないことを仮定していることが挙げらる。本研究では、まず問題点①を解決するために、V-Tigerを多入出力系に拡張する手法を提案し、多リンクロボットに適用して有用性を確認した。次に、問題点②を解決するために、1回の実験データのみで閉ループ系の安定余裕を計算する手法や、不安定な系の場合には予測した応答を解析して安定判別する手法を考案し、最適化の拘束条件に加えることで系が不安定になることを回避する手法を提案した。最後に、問題点③を解決するために、モデルの次数等の情報が不要なウィーナーフィルタや、FFTアナライザ・スペクトラムアナライザや、高次ARX同定を利用してノイズを除去する手法や、予測した応答の信頼区間を推定する手法を提案し、その有用性を確認した。これらの手法の適用により、V-Tigerの実用性が向上し、より広範な制御問題に対応できるようになった。