FRIT における効率的な制御パラメータ発見のための粒子群最適化手法の改良

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT20001

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2020/01/04

タイトル(英語): Improvement of particle swarm optimization for effective parameter discovery on FRIT

著者名: 佐伯 雄飛(広島大学),林田 智弘(広島大学),西崎 一郎(広島大学),関崎 真也(広島大学),西木 直哉(広島大学)

著者名(英語): Yuhi Saiki(Hiroshima University),Tomohiro Hayashida(Hiroshima University),Ichiro Nishizaki(Hiroshima University),Shinya Sekizaki(Hiroshima University),Naoya Nishiki(Hiroshima University)

キーワード: 粒子群最適化|ＰＩＤ制御|Ｆｉｃｔｉｔｉｏｕｓ　Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ　Ｔｕｎｉｎｇ|局所解回避|Particle Swarm Optimization|PID control|Fictitious Reference Iterative Tuning|Local optimum avoidance

要約(日本語): PID制御では，制御パラメータを適切に調整することが重要であり，調整手法の一つにFRITがある．FRITは一回の制御実験で最適なパラメータを調整できるため，現実世界の制御において有効とされている．一般に，最適パラメータの決定には遺伝的アルゴリズム(GA)が用いられるが，本研究では性能向上を目的として改良した粒子群最適化(PSO)の開発を試みる．

要約(英語): FRIT can determine the appropriate parameters based on a single experiment, and it often applied for many real world control problems, Though the genetic algorithms are used for finding the optimum control parameters, it often fails to find the appropriate parameters. This study tries to improve Particle Swam Optimizations for the optimization parameters on FRIT.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 977 Kバイト