データ駆動型制御器調整法における構造化された不確かさに対するロバスト性能最適化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT16026

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2016/03/04

タイトル(英語): Robust performance optimization for structural uncertainties in data-driven regulatory control parameter tuning

著者名: 吉野 陸(首都大学東京),増田 士朗(首都大学東京)

著者名(英語): Riku Yoshino(Tokyo Metropolitan University),Shiro Masuda(Tokyo Metropolitan University)

キーワード: データ駆動制御器調整|ロバスト性能|構造的不確かさ|data-driven control parameter tuning|robust performance|structural uncertainty

要約(日本語): 本研究では，従来の研究において不明確であった外乱規範モデルを用いずに，プラントの構造化された不確かさに対してロバストな制御器設計を行う手法を提案する．具体的には，制御対象の構造や変動幅も既知と仮定し，評価関数として感度関数と相補感度関数のトレードオフをとることで，プラントの変動幅に対してロバスト性能を持ち，かつランダムな外乱に対する外乱抑制性能も向上する制御器を，定値制御データから設計する．

要約(英語): The present work proposes a method forrobust performance optimization for structural uncertainties in data-driven regulatory control parameter tuning.The proposed method formulates a mini-max optimization problemfor obtaining the controller realizingrobust performance under the assumption thatthe range of the variation of plant parameters are known.The efficiency of the proposed method isdemonstrated through simulations.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 542 Kバイト