ドローンの閉ループシステム同定によるモデリングと飛行制御
幅広い産業でビッグデータの活用が進んでいるが，予測・診断・制御・意思決定の精度向上に際してモデルの重要性が近年ますます高まっている．データエンジニアリングのひとつの分野として，システム同定法によるデータ駆動モデリングについて紹介する．具体例として，MOESP型閉ループ部分空間同定法(CL-MOESP)によるドローンの閉ループ同定と，得られた同定モデルを利用した最適制御器設計の事例研究を紹介する．
融液内対流を制御する手法としては，るつぼの回転速度の調整，るつぼ側面の温度調整，磁場の印加などが制御入力の候補として考えられる．融液の対流現象を表現するための基礎方程式として，融液を非圧縮性流体と仮定すると，質量保存則から導かれる連続の式，運動量保存則から導かれるNavier-Stokes方程式，温度の拡散現象を表すエネルギー式，濃度の拡散現象を表す物質拡散方程式が挙げられる．これらの基礎方程式で記述される熱流体システムに対して，モデル予測制御系設計法が確立されている．
最適フィードバック制御問題の高速数値解法
モデル予測制御とは，有限評価区間の最適制御問題を時間が進むごとに評価区間を移動させながら継続的にその最適化問題を解くことによって，最適フィードバック制御を実現する手法である．常微分方程式で記述されるシステムに対するモデル予測制御問題の数値解法として，既に高速アルゴリズムが開発されているが，熱流体システムのように偏微分方程式で記述されるシステムに対するモデル予測制御問題の解法は，近年，本研究室によって研究開発が進められている．本制御手法では，従来のモデル予測制御手法（Fig. 1参照）を時空間非線形ダイナミクスに適用できるように拡張されており（Fig. 2参照），その手法を半導体バルク単結晶の成長プロセスにおける濃度分布一様化に向けた最適フィードバック制御系設計に応用することが可能である．
研究シーズのポイント
バルク単結晶成長プロセスにおける炉内の対流抑制手法として，従来は，試行錯誤的な試験と経験則に基づいて炉内温度などの操作条件を決定していた．このような手法はある特定のプロセスに対しては有効に働くが，環境が変化するプロセスでは操作条件を修正するため，再度試行錯誤的な試験を要するため非効率である．本研究では，最適制御理論を用いて効率的にかつ系統的にプロセスの操作条件を決定する手法を考案している．
論文
「Receding Horizon Control for Spatiotemporal Dynamic Systems」(2016)『Mechanical Engineering Journal』3p.ID. 15-00345.
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