CARMAモデルを用いた一般化最小分散評価に基づく直接的制御器パラメータ調整法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2014/09/01

タイトル(英語): A Direct Control Parameters Tuning Method Using CARMA Models Based on Gereralized Minimum Variance Evaluation

著者名: 安藤　数馬（首都大学東京 システムデザイン研究科），増田　士朗（首都大学東京 システムデザイン研究科）

著者名(英語): Kazuma Ando (Dept. of System Engineering, Tokyo Metropolitan University), Shiro Masuda (Dept. of System Engineering, Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 直接的制御器調整，一般化最小分散制御，外乱抑制，CARMAモデル　　Direct Control Parameter Tuning，Generalized Minimum Variance Control，Disturbance Attenuation，CARMA model

要約(英語): The paper proposes a direct control parameter tuning method using a generalized minimum variance (GMV) evaluation in regulatory control. In the method the performance index is calculated using the squared difference between an estimated variance of generalized output and a desired generalized output variance would be minimized. A one-shot closed loop experimental input and output data by an initial controller generate the estimated variance of generalized output instead of using a plant model. Therefore, the proposed method does not require an extra plant test for the identification of the plant model and/or control parameter tuning. Furthermore, since the GMV evaluation consisting of weighted output and control signal is employed, excessive high gain control parameters can be avoided. The feature can be expected to improve stability of the closed loop system. The efficiency of the proposed method is demonstrated from a numerical example.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.134 No.9 （2014） 特集Ⅰ：制御系設計における適応・学習・同定・モデリングの新展開　特集Ⅱ：インテリジェント・システム

本誌掲載ページ: 1255-1261 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/134/9/134_1255/_article/-char/ja/