FRIT法を用いた非線形PID制御系の設計

摘要

本稿では，階層型ニューラルネットワーク（NN），小脳演算モデル（CMAC），さらにはデータ駆動型（DD）制御器の学習に，FRIT法を導入することで，エミュレータなどを構築することなく，1回の実験データのみによってオフライン学習することが可能となることを示す．FRIT法は，これまでほとんど，線形系を対象として考察されているが，本稿での考察は，FRIT法の非線形系への拡張として捉えることもできる．まず，第2章では，FRIT法によるPIDチューナ（PIDゲインの調整）の学習を概説し，第3章において，階層型ニューラルネットワーク，小脳演算モデル，さらにはデータ駆動型制御器のそれぞれにおける具体的設計法を紹介する．さらに，第4章では，共通の数値例を用いて，第3章で紹介した3つの方法による制御性能を比較検討すると共に，それぞれの方法の特徴について考察する．