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制御せいぎょ理論りろん

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制御せいぎょ理論りろん(せいぎょりろん、えい:control theory)とは、制御せいぎょ工学こうがくいち分野ぶんやで、数理すうりモデル対象たいしょうとした、おも数学すうがくもちいた制御せいぎょ関係かんけいする理論りろんである[1]。いずれの理論りろんも「モデル表現ひょうげん方法ほうほう」「解析かいせき手法しゅほう」「制御せいぎょけい設計せっけい手法しゅほう」をあたえる。

古典こてん制御せいぎょろん

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古典こてん制御せいぎょろんは、伝達でんたつ関数かんすうばれる線型せんけいたん入出力にゅうしゅつりょくシステムとしてあらわされた制御せいぎょ対象たいしょう中心ちゅうしんに、周波数しゅうはすう応答おうとうなどを評価ひょうかしてのぞみの挙動きょどう達成たっせいする理論りろんである。1950年代ねんだい体系たいけいされた。代表だいひょうてき成果せいかぶつえるPID制御せいぎょは、現在げんざいでも産業さんぎょうでは主力しゅりょくである(化学かがくプラントとう伝達でんたつ関数かんすう複雑ふくざつ生産せいさん設備せつび制御せいぎょもちいられる)[2][3]

PID制御せいぎょ

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PID制御せいぎょは、制御せいぎょ工学こうがくにおけるフィードバック制御せいぎょ一種いっしゅであり、 入力にゅうりょく制御せいぎょ出力しゅつりょく目標もくひょうとの偏差へんさ、その積分せきぶん、および微分びぶんの3つの要素ようそによっておこな方法ほうほうのことである。

現代げんだい制御せいぎょろん

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現代げんだい制御せいぎょろんは、状態じょうたい方程式ほうていしきばれるいちかい常微分じょうびぶん方程式ほうていしきとして表現ひょうげんされた制御せいぎょ対象たいしょうたいして、力学りきがくけいはじめとする種々しゅじゅ数学すうがくてき成果せいか応用おうようして、フィードバックけい安定あんていせい時間じかん応答おうとう周波数しゅうはすう応答おうとうなどを評価ひょうかしてのぞみの挙動きょどう達成たっせいすることを目的もくてきとする理論りろんである[4]状態じょうたい方程式ほうていしき未知みち変数へんすう状態じょうたい変数へんすうぶ)にベクトルをえらぶことができるため、入出力にゅうしゅつりょくけい表現ひょうげん容易よういとなり、複雑ふくざつけいたいしておおくの成果せいかられるようになった。

1960年代ねんだい最適さいてき出力しゅつりょくフィードバックが、1970年代ねんだいには観測かんそく最適さいてきレギュレータをわせたものが、さかんに研究けんきゅうされた。制御せいぎょせい観測かんそくせい最適さいてきレギュレータなどが代表だいひょうてき成果せいかぶつえよう。

線型せんけいシステムろん

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線型せんけいシステムろんは、線型せんけい常微分じょうびぶん方程式ほうていしきあらわされた状態じょうたい方程式ほうていしき対象たいしょうとした制御せいぎょ理論りろんである[5]状態じょうたい方程式ほうていしき行列ぎょうれつもちいて表現ひょうげんできることから、行列ぎょうれつ代数だいすう線型せんけい力学りきがくけいおおくの知見ちけん適用てきようされ、現代げんだい制御せいぎょろんおおくの主要しゅよう結果けっかられた。そのため、現代げんだい制御せいぎょろんえば、通常つうじょう線型せんけいシステムろんす。線型せんけいシステムであっても、平衡へいこうてん近傍きんぼう線型せんけい近似きんじしたものを対象たいしょう制御せいぎょけい設計せっけいすることで問題もんだい解決かいけつすることがおおく、応用おうよう範囲はんい非常ひじょうひろい。

システム同定どうてい

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システム同定どうていは、げん制御せいぎょ対象たいしょうとなるけい測定そくていデータをもとに、おも統計とうけいてき手法しゅほうもちいてけい挙動きょどう代表だいひょうする数理すうりモデルを同定どうていすることである[6]理論りろん現実げんじつむすける過程かていであり、とく状態じょうたい方程式ほうていしきもとづいて制御せいぎょけい解析かいせき構築こうちくおこな現代げんだい制御せいぎょろんにおいてはこれを正確せいかくおこなうことが重要じゅうようである。古典こてん制御せいぎょろんにおいては、周波数しゅうはすう応答おうとう様々さまざま周波数しゅうはすう入力にゅうりょくあたえたときの出力しゅつりょく振幅しんぷく位相いそう)をることに相当そうとうする。物理ぶつりモデルや入出力にゅうしゅつりょく応答おうとうなどからけい構造こうぞうたとえば状態じょうたい方程式ほうていしき次数じすう)がわかっている場合ばあいは、パラメトリックモデルにもとづくシステム同定どうていおこなわれる。既知きち入力にゅうりょく信号しんごう出力しゅつりょくとき系列けいれつデータをもと回帰かいき問題もんだいくことによりパラメータを決定けっていする。既知きち入力にゅうりょく信号しんごうとしては、ひろスペクトルはばつM系列けいれつなどの擬似ぎじ乱数らんすうもちいられることがおおい。けい線型せんけいせいふくまれていても、その関数かんすうがたがわかっていれば同様どうよう手法しゅほう同定どうていできる場合ばあいがある。けい構造こうぞう予測よそくできない場合ばあいはノンパラメトリックモデルにもとづくシステム同定どうていおこなわれるが、処理しょりすべきデータりょうおおきくなる。

最適さいてき制御せいぎょろん

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最適さいてき制御せいぎょろんは、評価ひょうか指標しひょうあたえ、それを最小さいしょう(または最大さいだい)することで、最適さいてき制御せいぎょけいあたえることを目的もくてきとした理論りろんである[7][8][9]。1960年代ねんだい最適さいてき出力しゅつりょくフィードバックにかんする研究けんきゅうがさかんにおこなわれたが、もっと代表だいひょうてきなのは2形式けいしき評価ひょうか関数かんすう

最小さいしょうにする状態じょうたいフィードバック入力にゅうりょくもとめるもので、最適さいてきレギュレータ (Optimal Regulator) とばれる。そのかい代数だいすうてきリッカチ方程式ほうていしき (Algebraic Riccati Equation[10])

せいてい対称たいしょうかいもとに、

あたえられる。

ポスト現代げんだい制御せいぎょろん

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線型せんけいシステムを対象たいしょうとした現代げんだい制御せいぎょろんは1980ねんごろ完成かんせいした。その研究けんきゅう主流しゅりゅうは、モデル誤差ごさたいして有効ゆうこう制御せいぎょけい設計せっけい問題もんだい(ロバスト制御せいぎょ問題もんだい[11][12])に移行いこうした。そのなかでもH制御せいぎょ理論りろんもっと実用じつようすすんでいるとえる。

H制御せいぎょ理論りろん

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H制御せいぎょ理論りろんは、外乱がいらん信号しんごう影響えいきょう抑制よくせいする制御せいぎょけい構築こうちくするための理論りろんである[13]外乱がいらん抑制よくせい性能せいのうを Hノルムによって評価ひょうかすることからこうばれている。制御せいぎょ対象たいしょう確定かくてい部分ぶぶん外乱がいらん信号しんごうとしてあつかうことで、モデルの不確ふたしかさの影響えいきょう抑制よくせいする制御せいぎょけいとなる。このように、想定そうていしていたモデル(ノミナルモデルとぶ)からの誤差ごさたいしても有効ゆうこうな(安定あんていせいうしなわない) 性質せいしつを『ロバストせい』(堅牢けんろうせい安定あんていせい)とぶ。

サンプル制御せいぎょ理論りろん[14][15]

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H制御せいぎょ理論りろんでは、連続れんぞく時間じかん動作どうさする制御せいぎょ設計せっけい前提ぜんていであった。しかし、計算けいさんもちいて制御せいぎょ実装じっそうされることが今日きょう主流しゅりゅうであることをかんがえると、制御せいぎょ構成こうせいは、離散りさん時間じかんコントローラをAD/DA変換へんかんによって連続れんぞく時間じかんプラントに接続せつぞくしたかたちのものとならざるをない。このようなシステムはもはやどき不変ふへんシステムではなく周期しゅうきへんシステムであり、H∞制御せいぎょ理論りろん成果せいかをそのまま応用おうようすることが出来できなくなる。そこで、リフティングという操作そうさにより、無限むげん次元じげん離散りさん時間じかん線型せんけいシステムをあつかうことに帰着きちゃくされる。

有限ゆうげん時間じかんせいてい制御せいぎょ

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漸近ぜんきん安定あんていせいつシステムは、通常つうじょう有限ゆうげん時間じかんないでは誤差ごさ厳密げんみつにはれいになることは理論りろんじょう保証ほしょうされない。そこで、所望しょもう時間じかんない制御せいぎょ誤差ごさ厳密げんみつにゼロにする制御せいぎょ有限ゆうげん時間じかんせいてい制御せいぎょ(deadbeat control) である[16]近年きんねんはロバストせいについての研究けんきゅうおこなわれている。

線型せんけいシステムろん

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線型せんけいシステムろんは、線型せんけいシステムでないシステム、しゅとして線型せんけい状態じょうたい方程式ほうていしき対象たいしょうとした理論りろんである[17]。その対象たいしょうじつ多岐たきわたるが、そのなかでも状態じょうたい方程式ほうていしきなめらか(無限むげんかい微分びぶん可能かのう)であるものについて集中しゅうちゅうてき研究けんきゅうされ、微分びぶん幾何きかがく概念がいねん応用おうようして、線型せんけいシステムろん概念がいねん拡張かくちょうはじめ、おおくの成果せいかはじめている。

適応てきおう制御せいぎょ (Adaptive Control)

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適応てきおう制御せいぎょは、パラメータ(の一部いちぶ)が未知みちである制御せいぎょ対象たいしょうたいして、けい安定あんていしつつパラメータを推定すいていする制御せいぎょ方法ほうほうである[18][19][20]。パラメータが変動へんどうするようなシステムでたか制御せいぎょ性能せいのう発揮はっきすることを目指めざしている。制御せいぎょけい設計せっけい段階だんかいでシステム同定どうていをする必要ひつようがない。

離散りさん事象じしょうシステム

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離散りさん事象じしょうシステムは、けい内部ないぶ状態じょうたいたいする事象じしょう離散りさんてき生起せいきすることで状態じょうたい遷移せんいこるシステムの総称そうしょうである[21][22]オートマトン形式けいしき言語げんごもちいることで制御せいぎょパターンをあたえる制御せいぎょスーパバイザ制御せいぎょや、ペトリネットもちいたモデルが存在そんざいする。しばしば離散りさん時間じかんシステムと混同こんどうされるが、まったことなる概念がいねんであることに注意ちゅうい必要ひつようである。

ハイブリッドシステムろん

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ハイブリッドシステムろんは、連続れんぞく時間じかん動的どうてきシステムと離散りさん事象じしょうわせたハイブリッドシステム対象たいしょうとする制御せいぎょ理論りろんである。1990年代ねんだい後半こうはんから研究けんきゅうされはじめるようになり、現在げんざいもさかんに研究けんきゅうされている。当初とうしょは、ウェルポーズドネスや制御せいぎょ構造こうぞうなどの解析かいせき注力ちゅうりょくされていたが、クラスを限定げんていした安定あんてい問題もんだい出現しゅつげんはじめている。また、離散りさん事象じしょうのみで構成こうせいされるシーケンス制御せいぎょをハイブリッドシステムの枠組わくぐみでとらえるこころみが注目ちゅうもくされはじめている。

おも概念がいねん

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ハイブリッドシステム (Hybrid System)
連続れんぞく時間じかん動的どうてきシステムと離散りさん事象じしょうわせたシステム不連続ふれんぞく状態じょうたい変化へんかともな現象げんしょうあつかうことができ、制御せいぎょ理論りろんなか適用てきよう対象たいしょうもっとひろいシステムであるとえる。
ウェルポーズドネス (Well-posedness)
かい存在そんざいせいただいちせい常微分じょうびぶん方程式ほうていしきによってあらわされる現代げんだい制御せいぎょろん場合ばあいよりも議論ぎろんはるかに複雑ふくざつとなる。

知的ちてき制御せいぎょ (Intelligent Control)

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知的ちてき制御せいぎょとは、ニューラルネットワークファジィ論理ろんり学習がくしゅう遺伝いでんてきアルゴリズムなど、ソフトウェアアルゴリズムを使用しようした情報じょうほう工学こうがく発祥はっしょうとした制御せいぎょ手法しゅほうである[23][24]制御せいぎょ理論りろんとのもっとおおきなかんがかたちがいは、制御せいぎょモデルやコントローラを構築こうちくするさいに、物理ぶつりてき性質せいしつもとづく情報じょうほう必要ひつようとしないところにあるとえる。学習がくしゅう遺伝いでんてきアルゴリズムは、汎用はんようせいたか最適さいてき手段しゅだんあたえる。

ファジィ制御せいぎょ

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ファジィ制御せいぎょは、ファジィ集合しゅうごう(Fuzzy Set)を制御せいぎょモデルや制御せいぎょけい使用しようする方法ほうほうである[25][26][27]言語げんご表現ひょうげんされた論理ろんりファジィ論理ろんり)によって対象たいしょうとなるモデルや制御せいぎょけいててくためにコンピュータプログラムとの親和しんわせいたかい。また、自然しぜん言語げんご利用りようできるため、熟練じゅくれんしゃ知識ちしき経験けいけんかした制御せいぎょシステムの再現さいげんてきしている。[よう出典しゅってん]

ニューラルネットワーク制御せいぎょ

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ニューラルネットワーク制御せいぎょは、システムの入出力にゅうしゅつりょく信号しんごうをもとにしてニューラルネットによって線型せんけい入出力にゅうしゅつりょく関係かんけい再現さいげんし、それを制御せいぎょ対象たいしょうとする制御せいぎょ手法しゅほうである[28]

出典しゅってん

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  1. ^ Zabczyk, J. Mathematical Control Theory: An Introduction. Boston, MA: Birkhäuser, 1993.
  2. ^ Johnson, M. A., & Moradi, M. H. (2005). PID control. Springer-Verlag London Limited.
  3. ^ Visioli, A. (2006). Practical PID control. Springer Science & Business Media.
  4. ^ Brogan, W. L. (1991). Modern control theory. Pearson education India.
  5. ^ Zadeh, L., & Desoer, C. (2008). Linear system theory: the state space approach. Courier Dover Publications.
  6. ^ 足立あだち修一しゅういち. (2009). システム同定どうてい基礎きそ. 東京電機大学とうきょうでんきだいがく出版しゅっぱんきょく.
  7. ^ Kirk, D. E. (2004). Optimal control theory: an introduction. Courier Corporation.
  8. ^ Lee, E. B., & Markus, L. (1967). Foundations of optimal control theory. Minnesota Univ Minneapolis Center For Control Sciences.
  9. ^ "Optimal control". Scholarpedia.
  10. ^ Lancaster, P., & Rodman, L. (1995). Algebraic Riccati equations. Clarendon press.
  11. ^ 木村きむら英紀ひでのり. (1983). ロバスト制御せいぎょ. 計測けいそく制御せいぎょ, 22(1), 50-52.
  12. ^ はら辰次たつじ. (2001). ロバスト制御せいぎょ理論りろん回顧かいこ展望てんぼう. 計測けいそく制御せいぎょ, 40(1), 63-69.
  13. ^ Francis, B. A. (1987). A course in H∞ control theory. Lecture notes in control and information sciences, Springer.
  14. ^ 山本やまもとひろし. (2001). サンプル制御せいぎょ理論りろん回顧かいこ展望てんぼう. 計測けいそく制御せいぎょ, 40(1), 76-82.
  15. ^ はら辰次たつじ, & 萩原はぎはらともどう. (1997). サンプル制御せいぎょ理論りろん展開てんかい. システム/制御せいぎょ/情報じょうほう: システム制御せいぎょ情報じょうほう学会がっかい= Systems, control and information, 41(1), 12-20.
  16. ^ しん誠一せいいち. (1999). 有限ゆうげん時間じかんせいてい制御せいぎょ制御せいぎょ理論りろん. 計測けいそく制御せいぎょ, 38(9), 537-540.
  17. ^ Rugh, W. J. (1981). Nonlinear system theory (pp. 12-90). Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press.
  18. ^ Åström, K. J., & Wittenmark, B. (2013). Adaptive control. Courier Corporation.
  19. ^ Sastry, S., & Bodson, M. (2011). Adaptive control: stability, convergence and robustness. Courier Corporation.
  20. ^ Landau, I. D., Lozano, R., M'Saad, M., & Karimi, A. (2011). Adaptive control: algorithms, analysis and applications. Springer Science & Business Media.
  21. ^ 児玉こだままことさん, & 熊谷くまがいさだしゅん. (1985). 離散りさん事象じしょうシステム. 計測けいそく制御せいぎょ, 24(7), 623-632.
  22. ^ 高井たかい重昌しげまさ, & 鈴木すずき達也たつや. (2007). 離散りさん事象じしょうシステム. 計測けいそく制御せいぎょ, 46(4), 248-254.
  23. ^ Behera, L., & Kar, I. (2010). Intelligent systems and control principles and applications. Oxford University Press, Inc..
  24. ^ Szederkényi, G., Lakner, R., & Gerzson, M. (2006). Intelligent control systems: an introduction with examples (Vol. 60). Springer Science & Business Media.
  25. ^ Passino, K. M., Yurkovich, S., & Reinfrank, M. (1998). Fuzzy control (Vol. 42, pp. 15-21). Menlo Park, CA: Addison-wesley.
  26. ^ Driankov, D., Hellendoorn, H., & Reinfrank, M. (2013). An introduction to fuzzy control. Springer Science & Business Media.
  27. ^ "Fuzzy control". Scholarpedia.
  28. ^ Miller, W. T., Werbos, P. J., & Sutton, R. S. (Eds.). (1995). Neural networks for control. MIT press.

関連かんれん項目こうもく

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