データ駆動型繰り返し学習制御に基づくラゲール基底を用いたフィードフォワード制御器設計法

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC9-2-2

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): Feedforward Controller Design Based Data-driven Iterative Learning Control Using Laguerre Basis Functions

著者名: 佐藤 幸浩（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): Yukihiro Sato (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|フィードフォワード制御|ラゲール基底関数ラゲール基底関数|Iterative Learning Control|Feedforward Control|Laguerre Basis Functions

要約(日本語): フィードフォワード制御入力の生成方法に繰り返し学習制御(Iterative Learning Control; ILC) がある．これは同一の動作を繰り返す制御対象に対して一試行前の偏差情報から目標信号に追従するような制御入力を生成する手法である．本研究では，このILCによるフィードフォワード入力をラゲール基底関数によって生成されると仮定し，パラメータ推定によりフィードフォワード制御入力を学習する．また，データ駆動手法に基づくILCを導入し，ILCの設計をモデルフリーで実行できる手法を与える．