Virtual Internal Model Tuningにおける観測雑音の影響と対策

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC12-6

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): The effect of Observation Noise and its Corresponding Method in Virtual Internal Model Tuning

著者名: 池崎 太一（電気通信大学）,金子 修（電気通信大学）

著者名(英語): Taichi Ikezaki (The University of Electro-Communications),Osamu Kaneko (The University of Electro-Communications)

キーワード: データ駆動制御|観測雑音|Virtual Internal Model TuningVirtual Internal Model Tuning|Data-driven Control|Observation Noise|Virtual Internal Model Tuning

要約(日本語): データ駆動制御は1組の実験データを用いて制御器を直接的に調整する手法である。制御対象の数理モデルを求める必要がなく，簡便性に優れることから理論と応用の双方から研究が行われている。制御器の更新計算に使用する実験データは観測雑音がない理想的な状況を考えることが多い。しかしながら実験データにはセンサノイズなどにより観測雑音が混入するためデータ駆動制御に対し雑音が悪影響を及ぼす恐れがある。そこでデータ駆動制御の中でも調整に必要な計測データが出力のみであるVirtual Internal Model Tuning (VIMT)に着目し，観測雑音の影響を調査する。そしてVIMTの観測雑音に対する対策法を提案する。最後に数値例を用いて影響と提案法の有用性を検証する。