モデルとデータを併用したPID制御系の一設計

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS2-21

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): Study on PID Control System Design using Model and Data Integration

著者名: 津田 竜宏（広島大学）,吉田 翔太（広島大学）,脇谷 伸（広島大学）

著者名(英語): Tatsuhiro Tsuda (Hiroshima University),Shota Yoshida (Hiroshima University),Shin Wakitani (Hiroshima University)

キーワード: PID制御|モデルベース型制御|データ駆動型制御|Virtual Reference Feedback Tuning(VRFT)|PID Control|Model-Based Control|Data-Driven Control|Virtual Reference Feedback Tuning(VRFT)

要約(日本語): 産業システムにおいてPID制御は今なお幅広く用いられている。PID制御パラメータの決定においては，制御対象のモデルに基づくモデルベース型の制御系設計が有効である。しかしながら，多くの制御対象は非線形性や不確かさを有し，上記のPID制御器では十分な制御性能を得ることができない場合がある。本研究では，制御対象が線形部とその他の要素（例えば非線形性や，不確かさ）に分割できる場合に，線形部分に対してモデルベース型のPID制御器設計手法を適用したうえで，残りの非線形性や不確かな成分による影響を，ニューラルネットワークを補償器によって抑制する手法を提案する。提案手法では，ニューラルネットワークの学習にデータ駆動型制御系設計アプローチの一種であるVRFTに基づく学習を行うことで，1回の入出力データからネットワークの学習が可能となる。本手法の有効性は数値シミュレーションを通じて検証を行った。