繰り返し学習制御における過渡特性を考慮した学習係数の設計法

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC8-1-7

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): Design Method of Learning Parameters Considering Transient Characteristics in Iterative Learning Control

著者名: 素保 葵衣（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): Aoi Sobo (Tokyo Metropolitan University),Shiro Masuda (Tokyo Metropolitan University),Mitsuru Toyoda (Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 繰り返し学習制御|過渡特性|Iterative Learning Control|Transient Performance

要約(日本語): 繰り返し学習制御(Iterative Learning Control; ILC)は，同一動作を繰り返す制御対象に対して一試行前の偏差情報や学習係数から成る学習アルゴリズムに基づいて制御入力を繰り返し更新し，目標値追従を達成する手法である．学習を行う上で必要となる学習係数の設計法に推定されたインパルス応答モデルを利用する手法が研究されているが，雑音を含む場合には雑音の影響を受け，モデルの推定に偏差が生じ，望ましい学習係数が得られないという問題がある．そこで，本研究ではモデル化誤差の部分にのみインパルス応答を推定する手法を導入し，モデル化誤差の推定を行う．さらにL2正則化項を導入し，雑音が及ぼす影響を考慮した学習係数の設計法を提案する．