ベイズ最適化に基づくパラメータ探索空間算出を利用したフィードバック制御パラメータ自動調整の実験評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MEC23002

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: 2023/09/22

タイトル(英語): Experimental Evaluation of Feedback Controller Auto-Tuning Using Parameter Search Space Calculation Based on Bayesian Optimization

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: 自動調整|フィードバック制御器|安定性|ベイズ最適化|パラメータ探索空間|遺伝的アルゴリズム|auto-tuning|feedback controller|stability|Bayesian optimization|parameter search space|genetic algorithm

要約(日本語): 産業機器の高精度サーボの維持には，フィードバック制御パラメータの自動調整が重要となるが，制御系の安定性を考慮した調整が必要である。本論文ではベイズ最適化に基づき算出した，制御系の所定の安定余裕を満たすパラメータ探索空間を遺伝的アルゴリズムに基づくパラメータ自動調整アルゴリズムに適用する。ガルバノスキャナ位置決め制御系のFB制御パラメータ自動調整実験を行い，その有効性を評価する。

要約(英語): In this paper, the authors apply a Bayesian optimization-based parameter search space calculation method to a GA-based automatic parameter tuning algorithm. The effectiveness of the proposed auto-tuning method is demonstrated through experiments for a FB cotroller tuning of a galvano scanner, comparing to a conventional auto-tuning method.

本誌: 2023年9月25日メカトロニクス制御研究会

本誌掲載ページ: 7-13 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 3,376 Kバイト