データ駆動繰り返し制御による回転型振子モデルの回転角制御

カテゴリ：部門大会

論文No：PS11-4

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Arm Angular Position Control of Rotational Pendulum Model via Data-drive Iterative Learning Control 

著者名：梅田 真衣（東京都立大学）,増田 士朗（東京都立大学）

著者名(英語)： Mai Umeda (Tokyo Metropolitan University),Shiro Masuda (Tokyo Metropolitan University)

キーワード：繰り返し学習制御,回転型振子モデル,位置制御位置制御,Iterative Learning Control,Rotational Pendulum Model,Position Control

要約(日本語)：本研究では，回転型振子モデルのアームの回転角を指定した角度に制御する位置制御をデータ駆動繰り返し学習制御によって実現する手法を与える．データ駆動繰り返し学習制御は，非線形モデルに対しても有効に働く手法であるので，回転型振子モデルの非線形特性も考慮したフィードフォワード制御入力信号を獲得することが期待できる．本研究では，数値シミュレーションおよび実験によってデータ駆動繰り返し学習制御によってどの程度，非線形特性が補償できるのかについて検討する．

本誌掲載ページ：1730-1732p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：203Kバイト