近年，物流を効率化するための大型トラックの隊列走行や輸送手段の拡大を目的とした宅配ドローンなど，ネットワークを介した機械システムの制御が実現されつつある． これらの機械システムでは，対象を安定化させ与えた目標軌道に対して正確に追従する制御系が必須である． 一般的には，PID制御やH∞制御に代表されるフィードバック（FB）制御を利用することが多いが，ロバスト安定化と応答性能の間にトレードオフがある． FB制御に加えて，フィードフォワード（FF）制御も使う2自由度制御系を用いることにより，そのトレードオフを回避できる．ところが，FF制御はモデル誤差に敏感である．
本発表では，適応機構を含んだ2自由度制御系であるフィードバック誤差学習（Feedback Error Learning; FEL）制御系を考える． FELではFB制御で安定化を達成し，FF制御器の係数をオンライン調整して望ましい応答を獲得する．よって，FF制御器がモデル誤差の影響を受けるという弱点も解消される． 本博士論文では，i)FEL制御系における強正実条件の達成を目的としたフィルタ設計と，ii)センシング障害に対するFEL制御を用いた対策について検討する．
i)FEL制御系が適切に動作するためには，誤差方程式の伝達関数を強正実化することが必須である．この要求に対して，FB制御器のループゲインを大きくすることも考えられるが，ロバスト安定化の観点から望ましくない． そこで，FF制御器のフィルタを設計することにより強正実条件の達成を目指す．具体的には，フィルタを設計する方法として制御対象のモデルと線形行列不等式に基づく方法を提案する．数値例によって，提案手法の有効性を確認する．
ii) ネットワークを介した制御では，通信路にパケットロスや伝送遅延といったセンシング障害が発生する．そのため，ネットワーク化制御系（FB制御器のみ）では応答性能が劣化する． そこで，強正実条件を前提とするFEL制御系を適用することにより，応答性能の改善を目指す．シミュレーションと実機実験によって，提案手法の有効性を確認する．
In recent years, control of mechanical systems via networks has become a reality, such as heavy-duty truck convoys to streamline logistics and delivery drones to expand the means of transportation. In these mechanical systems, a control system is essential for a plant that stabilizes and accurately follows a given target trajectory. Generally speaking, we always use feedback (FB) control, such as PID control or H∞ control. On the other hand, this control law is known for the trade-off between robust stabilization and response. In addition to FB control, the trade-off can be avoided by using a two-degree-of-freedom control system that also uses feedforward (FF) control. However, FF control is sensitive to model error.
In this presentation, we consider Feedback Error Learning (FEL) control system, which is two-degree-of-freedom structure, including an adaptive mechanism. FEL control system attains accurate response to a target signal by tuning parameters in the feedforward (FF) controller, provided that feedback (FB) control stabilizes closed-loop. Thus, the weakness of the FF controller, which is subject to model error, is also eliminated. In this presentation, i)we propose to satisfy the SPR condition by designing a filter in the FEL control system; and ii)a countermeasure for sensing failures using FEL control is discussed.
i)For the FEL control system to work properly, it is essential to make the transfer function of the error equation strictly positive real (SPR).To meet this requirement, one could increase the FB controller's loop gain, but this is not desirable in terms of robust stabilization. In this research, we propose to design a filter in the FF controller to satisfy the SPR condition by solving a linear matrix inequality (LMI) for a nominal plant or a finite set of LMIs for the uncertain plant in a polytope representation. We verify the effectiveness of the proposed method via a numerical simulation.
ii)It is known that in networked control, the sensing signal may be lost from time to time due to congestion in communication channels. Temporal sensing failure also happens due to occlusion of non-contact sensors. Therefore, the response of the networked control system (FB controller only) is degraded because it has to be more dedicated to stabilization. We also apply the proposed method under SPR condition to temporal sensing failure. We verify the effectiveness of the proposed method via a numerical simulation and experiment.