規範モデル追従制御のためのプラントモデルと外乱モデルと制御器の同時推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS2-15

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Simultaneous Plant Model, Disturbance Model and Controller Estimation for Reference Model Tracking Control

著者名: 鈴木 晴登（東京都立大学）,増田 士朗（東京都立大学）,豊田 充（東京都立大学）

著者名(英語): Haruto Suzuki (Tokyo Metropolitan University),Shiro Masuda (Tokyo Metropolitan University),Mitsuru Toyoda (Tokyo Metropolitan University)

キーワード: データ駆動制御|ロバスト制御|data-driven control|robust control

要約(日本語): Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT)は，離散時間1入力1 出力線形時不変系に対して規範モデル出力に追従する制御器パラメータを実験データから求める手法である．このようなVRFT に対し観測雑音の影響を考慮しながら規範モデルとマッチングする制御器を同定する手法や規範モデルとマッチングする制御器と外乱モデルを同時推定する手法などが提案されているが，完全なモデルマッチングが成立しない場合においてどのような制御性能が実現できるのか，十分な検討が行われていない．そこで本研究では，先行研究で導出された予測誤差式にプラントモデルと外乱モデルを同時推定する従来の閉ループ同定で用いられる予測誤差式を加えた予測誤差式を最適化する手法導入し，導出された制御器パラメータの特徴について検討する．