機械システムに対する反復学習同定法のためのパラメータ空間表現

机械系统迭代学习辨识方法的参数空间表示

• 批准号: 22K04005
• 负责人: 酒井 史敏
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Nara National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04005/
• 关键词: システム同定; 反復学習制御; 非線形摩擦

本研究では非線形摩擦や入出力に静的非線形要素を有するシステムに対して射影型反復学習制御に基づく連続時間システム同定法（以下，反復学習同定法）に必要なパラメータ空間表現を構築する方法を提案することを目的としている．本年度は，送りねじ駆動機構や多軸ロボットを対象とし，任意の外部入力を与えたときに得られる入出力信号から，反復学習同定法に必要なパラメータ空間表現を求める方法の確立するために，以下の2項目について研究を進めた．(1) 従来研究ではパラメータ空間表現の推定に，対象システムから得られるインパルス応答列を必要としているが，インパルス応答を用いたパラメータ空間表現の推定は観測雑音の影響を受けやすく，特にハイゲインコントローラを用いた閉ループ系の場合，入力する単位インパルスに対する観測出力の変化が抑えられるため，線形時不変系を対象システムとした場合であっても，推定されたパラメータ空間表現には観測雑音に起因する大きな不確かさをもつ可能性が高いという問題があった．そこで，非線形摩擦を有するシステムに対して，M 系列信号等の任意の外部入力を与えたときの入出力信号を用いてパラメータ空間表現を推定する方法について検討を行った．(2) 提案手法の有効性を検証するための実験装置として送りねじ機構や多軸ロボットのシステムを構築し，実験装置の基本的な特性を明らかにするための予備実験を行った．今後は，主に実機を用いて提案手法の有効性を明らかにする予定である．

在本研究中，我们开发了一种用于构建基于投影迭代学习控制的连续时间系统识别方法（以下简称迭代学习识别方法）所需的参数空间表示的方法，该方法适用于输入和输出中具有非线性摩擦和静态非线性元件的系统目的是提出建议。今年，我们将重点研究丝杠驱动机构和多轴机器人，以建立一种方法，从给定任意外部输入时获得的输入/输出信号中获得迭代学习识别方法所需的参数空间表示。我们对以下两项进行了研究。 (1)在传统研究中，需要从目标系统获得的脉冲响应序列来估计参数空间表示，但是使用脉冲响应估计参数空间表示很容易受到观测噪声的影响，特别是当使用高增益控制器的闭环时在使用系统的情况下，观测输出相对于输入单位脉冲的变化被抑制，因此即使目标系统是线性时不变系统，估计的参数空间表示由于观测而具有很大的不确定性。问题是噪音的可能性很大。因此，我们研究了一种当将任意外部输入（例如 M 序列信号）提供给具有非线性摩擦的系统时，使用输入和输出信号来估计参数空间表达式的方法。 (2)构建了进给螺杆机构和多轴机器人系统作为实验设备来验证所提方法的有效性，并进行了初步实验，明确了实验设备的基本特性。未来，我们计划主要使用实际机器来阐明所提出方法的有效性。

项目成果

非線形摩擦を考慮した送り駆動系のパラメータ空間表現

考虑非线性摩擦的进给驱动系统参数空间表示

• 发表时间: 2023
• 作者: Hikari Miyazaki;Ryuki Sato and Aiguo Ming;酒井史敏
• 通讯作者: 酒井史敏

反復学習制御を用いたDDロボットアームの軌道生成

使用迭代学习控制的 DD 机器人手臂轨迹生成

• 发表时间: 2022
• 作者: Hikari Miyazaki;Ryuki Sato and Aiguo Ming;酒井史敏;酒井史敏
• 通讯作者: 酒井史敏