オフセット項を導入した多重逆モデルによる非線形システムのフィードフォワード学習制御
伊藤 冬樹 (1351009)
近年, 制御対象のモデル化を経由せずに, 実験で得られたデータを直接用いて
制御系を設計するデータ駆動型制御というアプローチが, 活発に研究されている.
その中でも, 2 自由度適応制御系にJust-In-Time モデリング法(JIT 法) を適用し
た手法が注目されている. JIT 法は類似した信号列を探索するため, コンピュー
タの性能が飛躍的に向上した現在であっても, 蓄積するデータ数によってメモリ
スペースと計算時間の観点で問題を残している. 先行研究で提案された手法では,
スケジューリングパラメータを探索キーとして導入することで, 計算時間の短縮
が図られているが, 十分な追従精度を得たい場合には, 依然として大きなメモリス
ペースを必要とする.
そこで, 本研究ではメモリスペースや計算時間を増大させずに追従精度を向上
させるフィードフォワード(FF) 学習制御法を提案する. これは, 1. オフセット
項を導入した動作点近傍モデルに基づくFF 制御器の構成, 2. 線形補間回帰を用
いたパラメータ調整則によるFF 制御器パラメータの学習, からなる. また, 1 リ
ンク垂直駆動アームを制御対象とした従来研究との比較シミュレーションにより
有効性を検証する.