遺伝的アルゴリズムに基づく制御安定性を考慮したフィードバック制御器パラメータの高効率自動調整

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS6-1

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): A Genetic Algorithm-based Efficient Auto-tuning Method for Feedback Controller Parameters Considering Control Stability

著者名: 黒田 英太郎（名古屋工業大学）,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): Eitaro Kuroda (Nagoya Institute of Technology),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|安定パラメータ範囲|遺伝的アルゴリズム|auto-tuning|feedback controller|control stability|stable parameter area|genetic algorithm

要約(日本語): 各種産業サーボシステムでは，高生産性・高加工品質の観点から高速・高精度位置決め制御が求められているが，機械のモデル化誤差に起因して所望の制御性能を得られないことが度々経験される。制御性能の改善には，制御パラメータの調整が肝要であり，調整者に試行錯誤が求められる。従来では，調整労力の低減を目的としてフィードバック(FB)制御器パラメータの自動調整法が提案されているが，FB制御系の不安定化を憂慮して「局所探索」に限定されてしまい，十分に調整できない恐れがある。調整効果のさらなる改善を目指して，筆者らは「広範囲探索」を実現するための安定パラメータ範囲の算出方法を提案した。本研究では，GAを用いて安定パラメータ範囲を高効率に探索する自動調整法を新たに提案し，従来に比べてさらなる性能改善を図る。提案法の有効性はガルバノスキャナに対するFB制御器パラメータ調整問題を通じて検証される。