ロバスト性を考慮した感度最小化のためのデータ駆動型制御器設計

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MEC17021

グループ名: 【D】産業応用部門 メカトロニクス制御研究会

発行日: 2017/12/09

タイトル(英語): Data-Driven Controller Tuning for Sensitivity Minimization Considering Robustness

著者名: 堀 智貴(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): Tomoki Hori(MIe university ),Kazuhiro Yubai(Mie university),Daisuke Yahiro(Mie university),Satoshi Komada(Mie university)

キーワード: 感度最小化|Ｈ∞制御|ロバスト性|データ駆動|凸最適化|Sensitivity minimization|H∞ control|Robustness|Data-driven|Convex optimization

要約(日本語): 制御器設計法の1つに制御対象の数式モデル化を行うことなく対象の実験データから制御器を設計するデータ駆動型制御器設計法がある。この手法は，対象の数式モデル化を行わないため，モデル化誤差等の影響を受けることが無いが，対象の特性変動による性能劣化が生じる。本研究では，変動時の対象の実験データを取得し，制御対象集合全体の感度関数の最悪値を最小化することでシステムの安定化及びロバスト性の向上を目指す。

要約(英語): Data-driven controller syntheses are methods that tune a controller using input/output data without the mathematical plant model. This method is not affected by modeling-error but performance deteriorates by plant perturbation. The aim of this paper is to improve robustness and to stabilize the system by minimizing sensitivity function with experimental data.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 579 Kバイト