GA最適化によるニューロ制御器を用いた二輪車両のレギュレータ設計法

摘要

本論文では，ニューロ制御器(NC)を用いた二輪車両の制御系設計法を提案する．ニューラルネットは，非線形な活性度関数を有するニューロン素子から構成されており，多くの非線形システムの制御に利用されている．本論文では，NCの学習に遺伝アルゴリズム(GA)を適用する．GAを用いたNCの学習は，勾配法を用いた学習と比較して，制御対象の導関数が不要であり，対象の状態方程式を記述した数学モデルのみで，学習が実現できるので，学習アルゴリズムが簡単であるという特徴を有している．われわれはこれまで非線形系の制御対象に対してGAで学習するNCを適用してきた．しかし，driftlessシステムのように，制御困難な対象に対してはその有効性が未確認であった．本論文の目的は，NCを用いて非ホロノミック系の状態フィードバック制御系を構成し，その制御系設計法を検証することである．本論文では，chained formの座標変換は行なわず，対象の状態方程式のみを使ったNCの学習法を提案する．提案する制御系設計法は，制御対象をあらかじめ定めておいた複数の初期状態にセットし，これらのすべての初期状態から良好に制御しうるNCを，GAによる解探索法によって求める方法である．本論文の構成はつぎのとおりである．第2章で制御対象の記述，第3章で制御系の構成を記述，第4章で制御系の設計方法，第5章で数値シミュレーション，第6章で考察，第7章で結論を述べる．