ファジィ理論を用いる分散ハイブリッド適応制御

概要

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大規模、あるいは複合システムに対する効果的制御系の構成法として、サブシステムごとに制御ステーションを設け、各サブシステムが独自の情報のもとで、協調しながら制御を行なう分散制御方式がある。筆者らは、干渉項を無視したローカルサブシステムに関して確定モデルが得られると仮定し、サブシステム間の情報交換を行なうことなく、フィードバックコントローラとファジィコントローラで構成されるハイブリッドコントローラを用いる実用的分散制御系を提案した。本論文では、各サブシステムが未知である場合、相互干渉による不確定性を未知の外乱とみなし、未知外乱が存在する未知システムのパラメータの同定とそれに基づく分散制御について述べる。まず、外乱の統計的性質が仮定できなく、外乱の上限のみが既知である場合に対し、ファジィ不感帯を用いるロバストな適応アルゴリズムを提案する。また、外乱の上限が未知である場合、ファジィ動的線形システムを未知プラントに対する同定モデルとして用いるファジィ同定システムも提案する。外乱の上限が既知の場合、本論文で提案されたファジィ不感帯を用いる同定アルゴリズムは、他のアルゴリズム(Goodwinら[2])と比べて理論的により良い同定精度が保証される。外乱の上限が未知の場合は、推定誤差の時系列変動を考慮しながら適応的に決定されるファジィ不感帯集合とファジィ同定モデルによって、同定アルゴリズムのロバスト性とともに良い同定精度が得られることを示す。また、これらのアルゴリズムによって同定されたパラメータを用いて設計されるハイブリッドコントローラによるシミュレーションの例も示す。
日本知能情報ファジィ学会の論文
1994-04-15

ファジィ理論を用いる分散ハイブリッド適応制御

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