最小次元オブザーバを併用した積分型サーボ系に対する制御器とモデルのFRITベースド同時更新

摘要

現代制御理論における状態フィードバックとオブザーバから構成される制御器は，線形時不変システムに対する最も基本的な制御器である。この際，ハードウエアの制約などから，なるべく低次元な制御器を実装しなければならない場合は，最小次元オブザーバを用いる方が望ましい。通常は，状態フィードバック，および，最小次元オブザーバを設計するためには，対象の状態空間モデルを用いる。しかし，ほとんどの場合で，そのモデルが対象の動特性を正確に表していないため，設計された制御器を実装した閉ループ系の特性は，想定したものとは異なったものになる。そのような場合，よく知られている「制御」と「モデル」の不可分性を背景として，得られた制御結果から再同定を行い，その新しいモデルに対して制御器を設計するといった，「制御系設計」と「同定」とを繰り返すことで，所望の特性に近づけるアプローチが考えられる。ただし，繰り返し実行になるために複数回の実験となり，このことが実用上の大きな問題点の一つとなる。制御結果の評価とモデルの同定はデータを介して行われることに着目すると，データそのものを直接用いることで制御器とモデルを同時に更新するアプローチは，シーズの提供という意味で重要であると考えられる。さらに，制御帯域における一組のデータを用いてそのような更新ができるならば，複数回の実験を回避できるという点で有用である。それに加えて，更新により同時に得られたモデルは，制御対象の故障診断や性能評価，さらなるァドバンストな制御器の設計など，実用上のニーズに応える形で活用できる。%In this paper, we consider the simultaneous improvement of a controller and a model for an integral type servo system with a minimal-order state observer. The authors have already studied this issue for the full-state observer. However, in the case in which it is preferable to implement a controller as simply as possible and it is possible to observe a part of state variables directly, utilization of the minimal-state observer is desirable. Thus, this paper extends the previous result on the full state observer to the minimal order state observer case. By employing Fictitious Reference Iterative Tuning (FRIT), we give an effective method of a parameter tuning with only one-shot experimental data for the improvement of a controller that achieves more desired tracking property than the initial controller and a model that reflects the dynamics more accurately than the nominal model, respectively. Finally, we give an illustrative example to show the validity of the proposed method.