データ駆動型制御器設計法と機械学習に基づいたゲインスケジュールド力制御器の設計法の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT20010

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): A Design Method for Gain-Scheduled Force Controller Based on Data-Driven Controller Design Method and Machine Learnings

著者名: 辻井 祥太郎(三重大学),弓場井 一裕(三重大学),矢代 大祐(三重大学),駒田 諭(三重大学)

著者名(英語): Shotaro Tsujii(Mie university),Kazuhiro Yubai(Mie university),Daisuke Yashiro(Mie university),Satoshi Komada(Mie university)

キーワード: データ駆動型制御器設計|機械学習|ゲインスケジュールド制御|力制御|環境変動の考慮|リニアモータシステム|Data-Driven Controller Design|Machine Learning|Gain-Scheduled Control|Force Control|Considering Variable Environments|Linear Motor System

要約(日本語): 力制御における課題の1つに環境変動への対応が存在する。力制御系内に環境の動特性が含まれるため，環境変動時には制御器も変化することが望ましい。そこで，本紙ではゲインスケジュールド制御器の簡易な設計法について述べる。本手法では，データ駆動型制御器設計法と機械学習を利用することで，事前取得したデータから制御器を簡易に設計可能である。最後に，シミュレーションにて設計を行い，その有効性を検証する。

要約(英語): This paper proposes the design method of the gain-scheduled force controller for variable environments based on the data-driven controller design and the machine learning. The controller designed by the proposed method is a time-variant controller, so it can properly deal with variable environments. The effectiveness is shown by simulation examples.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,391 Kバイト