Optimal dithering for quantized control based on model prediction

基于模型预测的量化控制最优抖动

基本信息

批准号：
22K04151
负责人：
森田亮介
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Gifu University
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

项目摘要

本研究では，低解像な制御入力を用いて高精度な制御性能を実現する量子化制御の方法の一つであるディザリング技術，すなわち，本来の信号に意図的にノイズのような信号を付加する手法について，制御対象の未来の状態を事前情報から予測し，制御入力の解像度を落としても，最も制御性能が低下しないディザリングの方法を考案することを目的としている．2022年度では，高次の制御系に対する数値最適化を用いたランダムディザ量子化器の検討を行った．以前より進めていた方法において，制御系の1ステップ未来の出力を制御系のモデルに基づいて予測し，その未来において量子化の影響が少なくなるようなディザ信号を生成・付加することで，低解像度の入力信号を実現していた．しかしながら，2次以上，すなわち現在の入力が2ステップ以降の未来の出力に影響を与えるようなシステムでは，この方法では制御ができなくなることがあることは，ほぼ自明である．従って，高次のシステムにおいて2ステップ先以降の出力も同時に予測し，適当な時間区間の未来の出力が，解像度を落とさずに制御した場合と最も近くなるようなディザ信号を意図的に生成し，ディザリングを行うことで，低解像度の入力による制御を実現した．具体的には，4次のシステムであれば4ステップ先というよに，制御系の次数と等しい未来のステップ数まで予測することで，解像度の低下による制御性能の影響を少なくできることを，数値実験ベースで確認した．

在本研究中，我们将使用抖动技术，它是利用低分辨率控制输入实现高精度控制性能的量化控制方法之一，本研究的目的是根据先验信息预测受控对象的未来状态。并设计一种抖动方法，即使控制输入的分辨率降低，也能最大限度地减少控制性能的下降。 2022 年，我们研究了一种使用高阶控制系统数值优化的随机抖动量化器。在我们一直在研究的方法中，我们根据控制系统模型预测未来一步的控制系统输出，并生成并添加抖动信号，以减少未来量化的影响，达到了很高的效果。 - 分辨率输入信号。然而，几乎不言而喻的是，这种方法可能不再能够控制两个数量级以上的系统，即当前输入影响第二步之后的未来输出的系统。因此，在高阶系统中，我们可以同时提前两步预测输出，并有意地产生抖动信号，使未来在适当时间间隔内的输出最接近控制，而无需降低分辨率。实现了使用低分辨率输入。具体来说，我们进行了数值实验，证明通过预测未来步数等于控制系统的阶数，例如在四阶系统的情况下提前四步，可以减少对控制性能的影响由于分辨率降低。