外乱情報を利用したVirtual Internal Model Tuning

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT24079

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2024/07/03

タイトル(英語): Virtual Internal Model Tuning Using Disturbance Information

著者名: 松島 玄樹(岡山大学),池崎 太一(岡山大学),平田 健太郎(同志社大学),中村 幸紀(岡山大学)

著者名(英語): Genki Matsushima(Okayama University),Taichi Ikezaki(Okayama University),Kentaro Hirata(Doshisha University),Yukinori Nakamura(Okayama University)

キーワード: データ駆動制御|入力外乱|ｖｉｒｔｕａｌ　ｉｎｔｅｒｎａｌ　ｍｏｄｅｌ　ｔｕｎｉｎｇ|data-driven controller tuning|input disturbance|virtual internal model tuning

要約(日本語): データ駆動制御のVirtual Internal Model Tuning (VIMT)は，調整仕様や制御器から仮想的に制御対象を表現し，それを活用することで制御出力を目標応答へ近づけるような制御器パラメータを求めることが可能である．先行研究では入力外乱は考慮されていない．そこで本発表では入力外乱を考慮したVIMTに基づく制御器調整法を提案する．最後に数値例を用いて有用性を確認する．

要約(英語): In this study, we propose a new data-driven controller tuning method based on Virtual Internal Model Tuning (VIMT). We mainly consider a control system with an observable input disturbance. Extending VIMT to consider the input disturbance, we successfully obtained an optimum parameter to achieve model reference control.

本誌: 2024年7月6日制御研究会

本誌掲載ページ: 5-7 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 983 Kバイト