一般化最小分散評価に基づく定値制御データからのデータ駆動型PIDゲイン調整

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: 2017/01/01

タイトル(英語): Data-driven PID Gain Tuning from Regulatory Control Data Based on Generalized Minimum Variance Evaluation

著者名: 横山　涼子（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): Ryoko Yokoyama (Graduate School of System Design, Tokyo Metropolitan University), Shiro Masuda (Graduate School of System Design, Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 一般化最小分散制御，PID制御，定値制御，データ駆動制御器調整　　Generalized Minimum Variance Control，PID Control，Regulatory Control，Data-driven Control Parameter Tuning

要約(英語): This paper considers a PID gain tuning method based on generalized minimum variance evaluation. The method derives the PID gains for reducing the variance of the generalized output from regulatory control data disturbed by colored noise. Advantages of the method include the use of normal operating data with no additional experiment for PID tuning. Numerical examples for a CARIMA (Controlled Auto-Regressive Integrated Moving Average) model and a liquid level control model show the proposed method is effective for not only colored noise but also stochastic disturbances combined with periodical rectangular deterministic signals. The simulation results demonstrate that the proposed approach has robustness to model mismatch of disturbance characteristics.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.137 No.1 （2017） 大特集：電子・情報・システム部門誌 30周年記念「電子・情報・システム技術によるイノベーション」

本誌掲載ページ: 106-113 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/137/1/137_106/_article/-char/ja/