入力依存強化法による学習型PID制御系の構成

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS8-12

グループ名: 【C】平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2007/09/04

タイトル(英語): Composition of Learning Type PID Control System Using Input Dependence Reinforcement Method

著者名: 沈方暉 (早稲田大学),澤田 秀治(早稲田大学),庄司文啓 (福岡工業大学),李羲頡 (早稲田大学)

著者名(英語): Fanghui Shen(Waseda University),Hideharu Sawada(Waseda University),fumihiro shyouji(Fukuoka Institute of Technology),Hee-Hyol Lee(Waseda University)

キーワード: 確率オートマトン|学習制御|PID制御|状態遷移確率|Stochastic automaton|Learning control|PID control|State transition probability

要約(日本語): 工業プロセスの分野では,現在もPID制御が主流を占めており,PID制御パラメータの設計法も多数考案されている.しかしながら,制御対象の特性値が経年経過などにより変化した場合,その都度,制御パラメータの設定値を手動で制御しているのが現状である.そこで本研究では,学習機能を持つ確率オートマトンである学習オートマトンを用いて,制御対象のノミナル値が経年経過などにより変化した場合,すでに設定されているPID制御パラメータに対して,偏差入力の相対量により学習オートマトンの状態遷移確率を更新することで,自律的にチューニングする学習型PID制御系を構成し,その有効性をシミュレーションによって示す.

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