制御工学

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制御システムの一部の制御権限が失われた場合、目標を達成するためにはより多くのエネルギーを使用する必要がある。本論文では、線形ドリフトレスシステムにおける制御権限の部分的な喪失に対するエネルギー回復力指標を導入し、その特性を明らかにする。

単一の入力/出力データを用いて、分数次参照モデルに基づいて等減衰ロバスト性を実現する簡単なコントローラ設計手法を提案する。

本論文は、未知の遅延を持つ厳密フィードバック非線形システムに対して、出力状態が目標軌道を下回らずに安全に追従するよう、予測子ベースの非オーバーシュート逆変換を用いた安全な遅延適応制御手法を提案する。

エネルギー節約型サブ最適スライディングモード制御は、従来のサブ最適スライディングモード制御に比べて、収束過程でのコントロール停止期間を設けることで、消費エネルギーを低減できる。

クロスディレクショナルシステムの閉ループ感度を推定する新しい手法を提案する。モーダル変換を用いて系を単入力単出力システムに分解し、参照信号を最適に設計することで、大規模システムでも感度を効率的に同定できる。

時間遅延制御は、観測器ベースの状態フィードバック制御よりも、非共同配置型の低減衰振動系に対して実用的な代替手段となる。また、振動周波数の適応的な推定を用いることで、システムパラメータの事前知識を必要としない。

本研究は、入力飽和を考慮した非線形システムに対して、性能関数の減衰率を自己調整的に設計することで、高速な定常状態収束と性能関数の違反を回避することを目的としている。

本論文では、非線形MPC制御則を自動的に近似する新しいアルゴリズムALKIA-Xを提案する。ALKIA-Xは、任意の所望の近似誤差精度を保証しつつ、高速に評価可能な近似MPC制御則を生成する。

本論文では、線形時不変システムと不確定性の相互接続からなる不確定システムに対して、閉ループ散逸性を保証するニューラルネットワークコントローラの合成手法を提案する。

大規模言語モデルであるGPT-4、Claude 3 Opus、Gemini 1.0 Ultraの学部レベルの制御問題解決能力を評価し、各モデルの長所と限界を明らかにする。

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