フィードバック制御パラメータの高性能自動調整のためのベイズ最適化に基づく探索空間推定法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MEC22009

グループ名: 【D】産業応用部門 メカトロニクス制御研究会

発行日: 2022/09/23

タイトル(英語): Bayesian Optimization-Based Parameter Search Area Estimation for High-Performance Auto-Tuning of Feedback Controller

著者名: 塩原 卓矢(名古屋工業大学),前田 佳弘(名古屋工業大学),岩崎 誠(名古屋工業大学)

著者名(英語): Takuya Shiohara(Nagoya Institute of Technology),Yoshihiro Maeda(Nagoya Institute of Technology),Makoto Iwasaki(Nagoya Institute of Technology)

キーワード: フィードバック制御器|自動調整|安定性|探索空間|ベイズ最適化|feedback controller|auto-tuning|stability|search area|bayesian optimization

要約(日本語): 産業機器の高精度サーボの維持には，フィードバック（FB）制御パラメータの自動調整が重要となるが，パラメータ探索時に安定性の考慮が必要である。本論文では，FB制御パラメータ高性能自動調整を実現するために，ベイズ最適化に基づく探索空間推定法を提案する。提案法は所定の安定余裕を満足する探索空間を効率的に推定でき，その有効性は供試装置に対する探索空間の算出シミュレーションにより評価される。

要約(英語): Auto-tuning of control parameters is crucial for realizing and maintaining high precision servo capability of industrial servo mechanics. However, in auto-tuning of feedback (FB) control parameters, attention to stability must be paid during the parameter search. This paper proposes a parameter search area estimation method based on Bayesian optimization for realizing high performance auto-tuning of FB controllers. The proposed method efficiently estimates a wide parameter area satisfying the specified stability margins, compared to two existing estimation methods. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through simulations of parameter search area calculation for a laboratory prototype of galvanometer scanner.

本誌: 2022年9月26日メカトロニクス制御研究会

本誌掲載ページ: 49-54 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,749 Kバイト