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J-GLOBAL ID：201702265650753987   整理番号：17A0416015

反復作業における学習ベースの外乱補償制御を用いた一般化予測制御の応用【Powered by NICT】

Application of generalized predictive control with learning-based disturbance compensator in repetitive operations

著者 (3件)： Kwek L. C. (Faculty of Engineering and Technology, Multimedia University, Jalan Ayer Keroh Lama, 75450 Melaka, Malaysia) ,  Tan A. W. C. (Faculty of Engineering and Technology, Multimedia University, Jalan Ayer Keroh Lama, 75450 Melaka, Malaysia) ,  Wong E. K. (Faculty of Engineering and Technology, Multimedia University, Jalan Ayer Keroh Lama, 75450 Melaka, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICORAS  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 幾つかの反復追跡タスクを実行する二リンク平面ロボットマニピュレータに関する強化された一般化予測制御(GPC)スキームの実装を提示した。提案したGPC利得は反復学習制御(ILC)と実時間フィードバック(RFC)制御を組み合わせた外乱補償スキームを組み込んだ。最小平均二乗誤差(LMSE)推定器を使用した繰り返し外乱による出力誤差を推定することである。このフィルタ出力誤差から反復学習を通して,ILCは反復擾乱のパターンを予測した。一方,RFCは,進行中のサイクル中の誤差フィードバック情報に基づく非反復擾乱の影響を推定した。ILCによる学習活動は利得適応法を用いて調節されている。これら予測された擾乱の効果を拘束されたGPC最適化手法の進歩で補償した。十障害シナリオ上で,提案したGPC利得方式は軌道追跡誤差を著しく減少させる平均二乗誤差(MSE)は,ベンチマークのそれの49.53%に過ぎない。最も重要なことは,提案した制御器は滑らかで有界な解を提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： フィードバック ,  利得 ,  ベンチマーク ,  *学習 ,  最適化手法 ,  制御装置
準シソーラス用語： 有界 ,  平均二乗誤差 ,  軌道追跡 ,  学習活動 ,  反復学習 ,  最小平均二乗誤差 ,  反復学習制御 ,  ロボットマニピュレータ ,  *一般化予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 反復 ,  学習 ,  外乱 ,  補償 ,  一般化予測制御 ,  応用