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J-GLOBAL ID：201902281039247357   整理番号：19A0844854

強正実性条件に基づくフィードバック誤差学習制御とセンシング障害への応用

Feedback Error Learning Control under an SPR Condition with Application to Temporal Sensing Failure

著者 (2件)： 今林亘 (奈良先端科学技術大学院大) ,  杉本謙二 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： システム制御情報学会論文誌  (Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers)
巻： 32  号： 4  ページ： 177-184  発行年： 2019年04月 
JST資料番号： L0070A  ISSN： 1342-5668  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： フィードバック誤差学習(FEL)制御は,フィードバック(FB)制御が2次の自由度構造における閉ループを安定化するという条件下で,フィードフォワード(FF)制御器のパラメータ調整によりターゲット信号に対する正確な応答を達成する。特定の強正実(SPR)条件下では,出力誤差が任意のターゲット信号に対してゼロに収束することが示されている。本論文では,筆者らは従来のものとは異なるパラメータ調整則を提案し,収束の証明を与える。また筆者らは,提案した方法を時間センシング障害に適用する。ネットワーク化された制御において,センシング信号は通信チャネルにおける輻輳により時々失われる可能性があることが知られている。このような時間的センシング障害は,非接触センサの閉塞によっても起こる。本論文では,著者らは筆者らの提案したFEL制御方式がそのようなセンシング障害に対して効果的であることを数値シミュレーションにより示す。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *学習 ,  *フィードバック制御 ,  自由度 ,  フィードフォワード制御 ,  シミュレーション ,  通信チャネル ,  改変 ,  制御装置 ,  制御方式 ,  *測定誤差 ,  数値シミュレーション ,  *検出誤差
準シソーラス用語： ネットワーク化 ,  *フィードバック誤差学習 ,  制御器 ,  *検出誤り

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

引用文献 (16件)：

• [1] M. Kawato, K. Furukawa and R. Suzuki: A hierarchical neural-network model for control and learning of voluntary movement; Biol. Cybern., Vol. 57, No. 3, pp. 169-185 (1987)
• [2] 江口,大森,高橋,山崎,金子: ロバスト調整則を用いたフィードバック誤差学習に基づくディーゼルエンジンの燃焼制御実験; 計測自動制御学会第5 回制御部門マルチシンポジウム(2018)
• [3] 中村,森本,涌井: フィードバック誤差学習を用いた位置決めステージに対するオートチューニングの改善; 日本機械学会論文集C編,Vol. 77, No. 782,pp. 3684-3693 (2012)
• [4] 井村: システム制御のための安定論, コロナ社(2000)
• [5] A. Miyamura and H. Kimura: Stability of feedback error learning scheme; <i>Systems & Control Letters</i>, Vol. 45, pp. 303-316 (2002)

タイトルに関連する用語 (4件)： フィードバック誤差学習 ,  センシング ,  障害 ,  応用