Nishimura, Katsushige

Okuyama, Yoshifumi

Yamamoto, Yoshihiro

Tottori University Research Result Repository

直交射影適応アルゴリズムとその形式山本 祥弘・奥山 佳史・西村 雄成生1産機械工学科―(1988年9月1国受理)The Orthogonal Projection Adaptive Algorithm and its F。ェIxatsbyY∝ねi?ro YAMAM叩,YOshifumi OKUYAMA akld Kattushiige NISttIMURADepaFti主lent Of WFechanicallE●gi eering(Received September l,19881The orthogonal prOJecdo■adaptive,lgoFithm llready pr。ま訂lted ma .have ma■yformats.h its applicatiott Three typぬof its formatt are presented in his paper.Thtte for“ats att colnpTed t肘o世gh shulation ttudies.It is found that thelorthogonal orOjecti6n adaptive algorithms widi sonle types ofthe formats sholw.an excelent conveFgeIItce of parameteF eStilnation in an adaptiveCOntF01,アStem undeF nokv drctlmstance`Key wOrds: orthOどOnal oroiectiOn adapt?e ttlgOrithm,adaptive algorithn,adapt?colatr01,p r meteFeStiFnatiOn.山本祥弘・奥山佳史・西村雄成 :1.はじめに近年、道応制御系設計に関する理論的研究は、急速な進展をみせているが、その内容は、大きく次の2つに分けられる。1)適応機能の構成法。2)道応パラメータの更新アルゴリズム。後者のアルゴリズムを、道応アルゴリズム、又は、道応則と呼び、現在までに種々のアルゴリズムが提案されている1)しかしながら、これらのアルゴリズムは、道応制御として出力誤差を0に漸近させる特性はすぐれていても、道応パラメータの真値への収東に対しては、厳しい条件が満たされなければならない。一方、著者らは、道応パラメータの真値への収束を主眼においた直交射影適応アルゴリズムを提案してきたξ'このアルゴリズムは、適庵制御系における適応アルゴリズムとしては勿論のこと、動特性推定としての適応同史としても、そのまま用いることができる。ところで、実際の制御系においては、制御対象に対する次数の限定による摂動項、 ミスマッチ、や、非線形項、外乱などの不確定要素が存在する。これらの不確定要素が無視できる程の微小二であれば、直交射影道応アルゴリズムは、制御応答、パラメータ応答の両面においてすぐれた特性を示している:】しかし、これらの不確定要素が無視できなくなると、必ずしも満足できるものでないことがわかったP'そこで、さらに検討を加えた結果、この直交射影道応アルゴリズムは、その適用方法において種々の形式が可能であることがわかつた。本論では、直交射影道応アルゴリズムのいくつかの形式を提案し、シミュレーションによつて、それらの特徴を明確にする。2.直交射影適応アルゴリズム2.1アルゴリズムの導出本論で扱うシステムは、yk=θTvk,k=0,1,2,… (1)で表される縦散時間スカラー系である。ここに、kは時間ステップ、θはN次未知パラメータベクトル、Vkはn次既知信号ベクトル、ykは出力信号である。θは未知であるので、その推定値をθkとおくことにより、(1)式に対する推定器は、,k tt θk'Vk直交射影適応アルゴリズムとその形式とおくことができる。(1),(2)式より、誤差システムは、ek=yk―,k=(θ一 k)TVk (3)となる。入手可能な信号ek,vkを用いて、推定ベタトルθkをθに漸近させるアルゴリズムを構成することが本論の目的である。θkの次のステップθktiは、ek=(θk手1~θk〉T Vk           (4〉を満たすようにする。このことは、(3)式から(4)式を引いて得られる0=(θ―θぃ1)I Vk            (5)とすることと等価である。(4)式を満たすθktiは、以下のようにして求まるf)Vk'=Vk―漏□(VkTVi)▽I           (6)▽k=詩       ①Zθk=詩 ▽k     ③θk41=θk十』θk (9)(6)式は最新のVにから、過去のVi(卜0,…,「1)に直交するベタトルを求める式であり、(7)式は、その正規化、(8),(9)式は▽kの方向に、(4)式を満たすように進むことを示している。ただし、鵠 ▽k=詩 Vざ    徹ωの性質があり、(8)式は」θk=織 Vド      住りとしてもよい。2.2 道応アルゴリズムの形成(6)式のVk'は、最新データVkから、過去のデータViに直交するベクトルとして求まる。Vk'ほN次元ペクトルであるので、用いる過去の独立なベクトル▽iは、高々(N-1)個でなければならない。これより、任意のkに対して、Vk'=Vk一Σ(VkT▽k_1〉▽k_〔        (12)O≦j≦N-1でなければならない。このjの決め方により、直交射影適応アルゴリズムは種々の形式を取ることになるが、その代表的なものとして、以下の3つが考えられる。ECascI]:  j=N-1(13)これは、最初の(N-1)段を除いて、常に1次元補鳥 取 大 学 工 学 部 研 究 報 告 第 19巻CascI (N=5)空間での探索となり、パラメータ更新の自由度が最も小さい場合である。 (12〉式において、ベタトルVk'の方向はその符号を除いてVkの値によらず自動的に定まり、(8)式のみが実質的役割を果たしている。これらから、更新パラメータベクトルの変動は鈍となり、Vki ckに含まれる誤差 (外乱)に対しては長所であるとも考えられるが、一方、過去のVit eiによる影響がいつまでも残り続け、特に、未知パラメータθの突変に対しては、その追従性が悪い。[CaseⅡ]:  j ttm,k-1=n Nttm   (14)これは、N段を一周期とするもので、j=0からN一1までを繰り返す。未知パラメータθの突変に対しては最短時間での追従性を示すが、j=N-1からj=0への突変が、制御応答に対して若干、悪い影響を与えている。[CaseⅢ]:  j=m,0≦≦N-1j=(2N-2)一m,N≦m≦2N-3k-1=n(2N-2)十m (15)これは(12)式において、利用する過去のデータ数が1ずつ増加減する方法であり、同期が (2N-2)となる。データ数の1ずつ増加は、止むを得ないことであり、CaseⅡと同様であるが、データ数のN-1から0ヘの突変を理けることにより、応答のなめらかさを期待したものである。その結果、同期が長くなることが欠点となり、未知パラメータθの突変に対して、その追従性は最悪その分だけ遅れることになる。これらの形式の違いをN=5の場合を例として E図1]に示す。本論で検討する形式は以上の3通りであり、これらの形式の導入において以下の点を考慮した。1).推定 (適応)パラメータが真値へ収束するためには、j=N-1までの増加が必要でなる。2).未知パラメータの変動に対する追従特性を上げるためには、j=0となる項 (アルゴリズムの初期化 )が必要である。3).利用するデータ▽iの数の大きな変化は好ましくない。以上の考察から、CaseⅢが最もすぐれたアルゴリズムの形式と思われるが、一方、同期が長くなることが、唯一欠点である。この点の改善として、CaseⅡとⅢの中間が考えられる。すなわち、データ数の減少を、一度に複数にすれば、同期は短くなる。これは、Nが大きいときに、特に有効であると思われるが、一度に減少す○OOOOOOOOOOOOOO○OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOCaseⅡ (N=5)1周期 :N(=5)CaseⅢ (N=5)1月期 :2N-2(=8〉○:用いる過去のデータ●:CascIにおいて消去するデータ〔図1]直交射影適応アルゴリズムの形式るデータ数を1から(N-1)のどれにするかは、同期の減少 (パラメータ応答の改善〉と、出力応答への影響との間のトレードオフとなつてくる。本論で提案する形式の比較検討のために、道応制御系の設計法の数値例を、次に説明する。???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????山本祥弘・奥山佳史・3,数値計算例対象とするプラントは、その次数は既知でy=れ  (u tt d)d:入力外乱と表されているとする。これを書き直すとy lkl=―pl yは-1)一p2yQ-2)十rau lk l)十rtuは2)十d。,1=θT VkθI=(θo,θl,θ2,θe,θ4〉=(pl,pF,r□,ri,d□)VkT=(一y(rl),一y lk 2),uは-1),u(r2), 1)           (1,)と表される。これよりN=5である。いま、規範モデルとして掬 =    蜘を与え、道応制御入力uを求めると、u==(     蜘十》十堂里1多★甍井舌苦子壁生_y)K=θ倉, a。=θ3bO=θD~a tt b+0.792bi=b θDtt θl+0,792a-0.1644b2=b θl-0.1644aθ kT=(∂口, 1,∂2, ∂e,∂4)(k)となる (これは、道応制御系設計としての1例にすぎない。)。 ここに、a, bは設計パラメータであり、a=0,b=-1とする。プラントパラメータθは未知であるが、シミュレーションでは、θa=-0.88, θ:=0.203, θ2=0.082θe=0.0559とし、推定パラメータの初期値は、それぞれの0.7倍とした。ただし、プラントパラメータの変化に対する追従性を見るために、k=40でθ。=pl=-1.01に突変させている。この数値例は、研究室の液位制御モデルプラントを対象としたものであり、サンプリング同期が2分の離散時西村雄成 :直交射影適応アルゴリズムとその形式間系として扱つたものである。実際の制御系に存在する種々の不確定性を考慮しなければならないが、ここでは単にスッテプ状入力外乱のみとし、その大きさが、d=0と0.3の場合を [図2]に、d=0.5の場合を [図4]に示す。パラメータplの突変時刻k=40(30分)が、道応アルゴリズムの同期の整数倍となつているために、k≧40に対して、形式ⅡとⅢの違いが [図2-Ⅱ一B]と[図2-Ⅲ一B]において現れていない。[図2]と[図4]は本論での直交射形道応アルゴリズムに対するシミュレーション結果であるが、一方、既によく知られている道応アルゴリズムとして、 1)最小二乗法, 2)忘却ゲイン, 3)固定トレース,の各適応アルゴリズムがある。これらについても、同じ道応制御系設計の条件のもとでのシミュレーション結果を得ているがで'本稿では、忘却ゲインアルゴリズムに対する結果を [図3], E図5]に示す。4.まとめ本論では、直交射影道応アルゴリズムの種々の形式を提案し、その比較を数値例によって示した。シミュレーション結果から、2章で記した事項が確認されるが、さらに次のようにまとめることができる。1)外乱が微小(d<0.3)の場合には、どの形式も満足できる出力応答を示している。2)CaseⅡとⅢでは、外乱が存在しても、推定パラメータは真値へ収束している。これ以外の方法では、ステップ応答に対して真値への収束は期待できない。以上のように、直交射影道応アルゴリズムは、その形式を考慮することにより、推定パラメータの収東性を大きく改善することができる。ただし、このパラメータ収束の改善は、出力応答の若子の犠牲 (オー バシュートが大きくなつている。)を伴つており、この点の改善が、今後の課題である。参考文献[1]市川 他: 適応制御,昭晃堂, 1984.[2]山本,奥山,塩津:鳥取大学工学部研究報告,18,1,pp19-28, 1987[3]塩津:鳥取大学大学院修士論文, 1988.[4]森田,西村,谷口:鳥取大学工学部卒業論文,1988Plontiνt∞〕‐――‐―‐ いф卜lll t∞〕――――― Inalt:ulv】」げ wモ鳥 取 大 学 工 学 部 研 究 報 告 第 19巻 17[図2-I―B]CaseIのパラメータ応答メうントドラメー, pi‐一  p2-―‐「O   ri    dI口in,E図2-■―B]CaseIのパラメータ応答メカト"メ‐,Dl―一 確 ― ― ra… fⅢ…… d………と_科 !_ヽO     pO     ∞    120tain】E図2-Ⅲ―B]CaseⅡのパラメータ応答o      10      90      120  [ぃin」160E図3-B]忘却ゲイン適応アルゴリズムのパラメータ応答Inin,E図2-I―A]CaseIの出力応答plant:ンIcn,一―――― 的わl:口〔"1-―――― Inalいutv】…30鍋御1S0(cn,お20lSO30〔Cn〕252015100,IJ〕馳I__:刊||IUu蒼卿∬瑚騨/160,9■,6[図2-I―A]Case■の出力応答PIant:ν嚇】―……一 閣 ol:Iu tcmュ__―― In∬:utv,いJ■」l`〔tcn,2F.2015109[図2-Ⅲ一A]CaseⅢの出力応答PImいy〔cn]…………  閣ol:ydt∞トー ーー ーー in山rutv〕‖士‖0.90‐O.8‐1.61.000‐0810'E図3-A]80      120      160〔min】忘却ゲイン道応アルゴリズムの出力応答メカト・ヽ》―, Dl―… D2-― fO…「1   0い…pl……………… p2Ⅲ……… … ⅢЮ" …¨……………riⅢ……Ⅲ………18        山本祥弘・奥山佳史・西村雄成 :直交射影適応アルゴリズムとその形式PlanⅢッ1∞】……―‐― いфl::ut∞】―………… IIIxltivlv】」wlれ」■〔cat】25lS1000.41,?2.016000い09‐1.640     90     120     166(値in,[図4-I一A]CaseIの出力応答Pttnt:ν〔∞ュー ………… 聘ф“N ICRI――― ― I nput:utv】ゴvw■JとInin〕[図4-I一B]CaseIのパラメータ応答9      “    oo     l∞     l∞[図4-■―B] Case■のパラメータ応答9      匈     鵠     1鉤     160lmin】[図4-Ⅲ―B]Case皿のパラメータ応答30〔∞〕姿嗣151009tllcm】15100.預〔v]0,9‐，??，????‐?148     0o     l部 1∞tttin,[図4-Ⅱ―A] CaseⅡの出力応答Plant:ν〔∞1‐―――― hфhldf∞,――――- lmttt:u tvJゴl」lJl」1_“     ∞     '卸     160〔ninl[図4-Ⅲ―A]CaseⅢの出力応答0.ea40[図5-A]Imin】忘却ダイン適応アルゴリズムの出力応答tainl[図5-B]忘却ゲイン道応アルゴリズムのパラメータ応答′ラントIWうメ‐, pl‐…… p2-一 ra…  ●1… … むⅢ…アルトドメ‐,pl中一 確 ―― 10…… ri Ⅲ… 0…メ″トド卵‐,pl__ 確 ―― fO……「I…… d……p卜………… p2,……,‐……「0……Ⅲ Ⅲ… rr…………

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