形式手法と融合したクープマン・モデル予測制御の研究

2023年度は，クープマン線形化による非線形プラントのデータ駆動型モデリング（クープマンモデルの同定）をベースとするモデル予測制御（クープマンMPC）と形式手法との融合のための基盤構築とその工学応用に取り組んだ。 前段の基盤構築としては，信号時相論理で記述される制御仕様を拘束条件として有するクープマンMPCの最適化問題とその求解アルゴリズムを，リミットサイクルの設計という非線形問題を通して検討した。その結果，クープマン線形化に必要な観測量の設定を制御仕様にうまく適合させる必要性が明確になった。また。計測データの活用を視野に，クープマンモデルのオンライン同定法などについても検討した。 後段の工学応用では，航空機電力システム，無人四胴船，およびドローンへの応用に着手した。航空機電力システムでは，交流電源，インバータ，および直流負荷からなるプロトタイプ・モデルを設定し，クープマンモデルの同定を行うとともに，クープマンMPCの計算機実験を進めた。ここでは，前段の基盤構築をベースに，観測量の設定を動的補償も含めて検討することにより，不安定なゼロダイナミクスの存在から困難であった，複数の状態に対する安定化がクープマンMPCにより可能となることを示した。無人四胴船に関しては，準備として多自由度の移動体であるロケットに対するクープマンモデルの同定とクープマンMPCの計算機実験を進めた。この同定では，制御対象の特性をふまえた双線形のクープマンモデルを採用し，ロケットの姿勢角制御がクープマンMPCで可能となることを示した。そして，四胴船の定点保持のためのクープマンMPCの計算機実験も行い，その有効性を示した。ドローンでは，飛行データを用いたクープマンモデルの同定を行うとともに，クープマンMPCの実機実験を進めた。その結果，クープマンMPCによる飛行実験に成功することができた。