周波数領域設計と基底関数を組み合わせた反復学習制御：有理基底関数と事前動作によるタスク柔軟性向上の基礎検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MEC23009

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): Combining frequency-domain design and basis functions in Iterative Learning Control: Basic study of using rational basis functions with preactuation for improved task-flexibility

著者名: 弦本 健太郎(東京大学),大西 亘(東京大学),古関 隆章(東京大学)

著者名(英語): Kentaro Tsurumoto(The University of Tokyo),Wataru Ohnishi(The University of Tokyo),Takafumi Koseki(The University of Tokyo)

キーワード: フィードフォワード制御|反復学習制御|基底関数|周波数領域設計|事前動作|Feedforward Control|Iterative Learning Control|Basis functions|Frequency-Domain Design|Preactuation

要約(日本語): フィードフォワード（FF）制御は高速で高精度な制御を行う上で欠かせない技術である。その中でも，反復的な学習からFF指令を生成する制御手法（ILC）は盛んに研究されており，近年では繰り返し性・非繰り返し性の両性質を内包するタスクに適した周波数領域設計と基底関数を組み合わせた手法が提案されている。本論文ではこの組み合わせに有理基底関数と事前作動を用いることで指令値変更に対する柔軟性の向上を検証する。

要約(英語): Feedforward (FF) control is essential for achieving fast and high-precision for non-repeating motion tasks. Iterative learning control (ILC) methods for generating FF inputs for repeating and non-repeating motion tasks have each been studied, and recently a combined learning approach suitable for both situations has been proposed. This study aims to improve the task-flexibility aspect of the current combined ILC approach by employing rational basis functions. By using rational basis functions with preactuation, a more accurate inverse system is realizable for the learned FF controller, compared to using only polynomial basis functions. The proposed framework is validated through a simulation of a two-inertia system, showing improved task-flexibility inherited from the learning by rational basis functions.

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: 53-58 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 906 Kバイト