JP2024031032A - パラメータ更新装置及びパラメータ更新方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】ノミナルモデルに基づくフィードバック制御においてモデル誤差の影響を抑制する。
【解決手段】フィードバック制御器とノミナルモデルと誤差補償器とを有する制御システムにおいて、誤差補償器のパラメータを更新するパラメータ更新装置１は、制御対象への制御入力を示す入力データと、制御対象からの出力を示す出力データとを取得するデータ取得部３２と、入力データ及び出力データを用いて、制御目標値である擬似参照信号を求める参照信号取得部３４と、擬似参照信号で規定される評価関数を最小化して、誤差補償器のパラメータを更新するパラメータ更新部３６を備える。
【選択図】図３
【解決手段】フィードバック制御器とノミナルモデルと誤差補償器とを有する制御システムにおいて、誤差補償器のパラメータを更新するパラメータ更新装置１は、制御対象への制御入力を示す入力データと、制御対象からの出力を示す出力データとを取得するデータ取得部３２と、入力データ及び出力データを用いて、制御目標値である擬似参照信号を求める参照信号取得部３４と、擬似参照信号で規定される評価関数を最小化して、誤差補償器のパラメータを更新するパラメータ更新部３６を備える。
【選択図】図３
Description
本発明は、誤差補償器のパラメータを更新するパラメータ更新装置及びパラメータ更新方法に関する。
車両の速度を制御する車速制御方法として、制御対象である車両の質量に基づくノミナルモデルに基づくフィードバック制御器の利用が検討されていた。
しかし、ノミナルモデルと実際の車両には、走行抵抗や走行する道路の勾配等に起因したモデル誤差が発生する。そして、モデル誤差の影響により、ノミナルモデルに基づくフィードバック制御器では所望の応答制御を実現できないことがある。例えば、車両の車両速度をフィードバック制御する場合に、所望の車速が得られないおそれがある。
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、ノミナルモデルに基づくフィードバック制御においてモデル誤差の影響を抑制することを目的とする。
本発明の第１の態様においては、制御対象の出力と目標値とに基づいて制御入力を出力するフィードバック制御器と、前記制御対象をモデル化したノミナルモデルのモデル誤差を抑制するために前記制御対象への制御入力を補正する誤差補償器とを有する制御システムにおいて、前記誤差補償器のパラメータを更新するパラメータ更新装置であって、前記制御対象への制御入力を示す入力データと、前記制御対象からの出力を示す出力データとを取得する第１取得部と、前記入力データ及び前記出力データを用いて、制御目標値である擬似参照信号を取得する第２取得部と、前記擬似参照信号で規定される評価関数を最小化して、前記誤差補償器のパラメータを更新する更新部と、を備えるパラメータ更新装置を提供する。
また、前記第１取得部は、前記目標値に対する前記出力の差が所定の閾値よりも大きい場合に、前記入力データ及び前記出力データを取得することとしてもよい。
また、前記第２取得部は、前記ノミナルモデル、前記誤差補償器、前記駆動力データ及び前記車速データを用いて、前記擬似参照信号を取得することとしてもよい。
また、前記更新部は、所望の応答特性に設計された規範モデルと前記前記擬似参照信号で規定される評価関数を最小化して、前記誤差補償器のパラメータを更新することとしてもよい。
また、前記制御対象は車両であって、前記入力データは前記車両の駆動力を示すデータであり、前記出力データは前記車両の車速データであることとしてもよい。
本発明の第２の態様においては、制御対象の出力と目標値とに基づいて制御入力を出力するフィードバック制御器と、前記制御対象をモデル化したノミナルモデルのモデル誤差を抑制するために前記制御対象への制御入力を補正する誤差補償器とを有する制御システムにおいて、前記誤差補償器のパラメータを更新するパラメータ更新方法であって、前記制御対象への制御入力を示す入力データと、前記制御対象からの出力を示す出力データとを取得する工程と、前記入力データ及び前記出力データを用いて、制御目標値である擬似参照信号を取得する工程と、前記擬似参照信号で規定される評価関数を最小化して、前記誤差補償器のパラメータを更新する工程と、を備えるパラメータ更新方法を提供する。
本発明によれば、ノミナルモデルに基づくフィードバック制御においてモデル誤差の影響を抑制できるという効果を奏する。
＜車速制御システムにおけるパラメータ更新の概要＞
本発明に係る車速制御システムにおけるパラメータ更新について、図１を参照しながら説明する。
本発明に係る車速制御システムにおけるパラメータ更新について、図１を参照しながら説明する。
図１は、車速制御システム１００の構成を示すブロック線図である。車速制御システム１００は、フィードバック制御を行う閉ループ制御システムである。車速制御システム１００は、図１に示すように、制御対象１０２と、フィードバック制御器１０４と、ノミナルモデル１０６と、誤差補償器１０８を有する。なお、フィードバック制御器１０４と、ノミナルモデル１０６と、誤差補償器１０８の各機能は、後述する記憶部２０に格納されたプログラムを読みだして、制御部３０が実行することにより実現されるとする。なお、記憶部２０および制御部３０と異なる記憶部、制御部により実行されていてもよい。
制御対象１０２は、ここでは車両である。制御対象１０２には、制御入力ｕである駆動力が入力される。また、駆動力が入力された制御対象１０２からは、車両速度が出力ｙとして出力される。
フィードバック制御器１０４は、制御対象１０２への制御入力ｕｍを、制御対象１０２の出力ｙに基づくフィードバック制御により出力する。フィードバック制御器１０４は、目標値ｒと出力ｙの偏差が小さくなるように制御入力ｕｍを決定し、出力する。例えば、制御対象１０２の出力ｙは、制御対象１０２の速度（車両速度）である。フィードバック制御器１０４は、車両速度（出力ｙ）と目標速度（目標値ｒ）とに基づいて、フィードバック制御する。
ノミナルモデル１０６は、不確かさを含まない制御対象１０２のモデルである。ノミナルモデル１０６は、制御対象１０２の質量のみに基づくモデルであり、式（１）のように示される。
式（１）において、Ｐｍはノミナルモデル１０６の伝達関数であり、Ｍは車両の質量であり、ｓはラプラス変換の変数である。
式（１）において、Ｐｍはノミナルモデル１０６の伝達関数であり、Ｍは車両の質量であり、ｓはラプラス変換の変数である。
ノミナルモデル１０６は質量のみに基づくモデルであるため、制御対象１０２である実際の車両との間には、モデル誤差が存在する。モデル誤差は、走行抵抗（例えば、転がり抵抗や空気抵抗）や、道路勾配等に起因する。このようなモデル誤差があると、フィードバック制御において、所望の制御応答を実現することが困難となる。これに対して、本実施形態の車速制御システム１００においては、モデル誤差の影響を抑制するために、誤差補償器１０８が設けると共に、誤差補償器１０８のパラメータを自動更新している。
誤差補償器１０８は、フィードバック制御器１０４から出力された制御入力ｕｍを補正するための補正値を出力する。当該補正値と、制御入力ｕｍとに基づいて、制御対象１０２に入力される制御入力ｕが決定される。誤差補償器１０８は、ノミナルモデル１０６の出力ｙｍと制御対象１０２の出力ｙとの出力誤差に基づいて、フィードバック制御器１０４から出力された制御入力ｕｍを補正するための補正値を決定する。誤差補償器１０８は、調整可能な制御パラメータ（単に、パラメータと呼ぶ）ρを含む。
本実施形態における車速制御システム１００において、パラメータ更新装置１（図３）が誤差補償器１０８のパラメータρを更新する。パラメータ更新装置１の構成は後述する。ここで、制御対象１０２の伝達関数Ｃが、式（２）のように示されるものとする。
式（２）において、Ｔｄは規範モデルである。規範モデルＴｄは、設計者によって、所望とする応答速度やノイズの影響等を考慮して設計されるモデルである。
式（２）において、Ｔｄは規範モデルである。規範モデルＴｄは、設計者によって、所望とする応答速度やノイズの影響等を考慮して設計されるモデルである。
パラメータρの更新のために、パラメータ更新装置１は、まず、制御対象１０２への制御入力を示す入力データである駆動力データｕ０と、制御対象１０２からの出力を示す出力データである車速データｙ０を取得する。駆動力データｕ０及び車速データｙ０は、それぞれ車両が走行する際の所定期間（一例として１０秒）に亘る時系列データである。
本実施形態では、一組の時系列データである駆動力データｕ０及び車速データｙ０を用いて誤差補償器１０８のパラメータρを更新するために、データ駆動型制御器チューニングであるＦＲＩＴ（Fictitious Reference Iterative Tuning）を適用する。
具体的には、パラメータ更新装置１は、目標値としての擬似参照信号を求める。擬似参照信号は、式（３）のように示される。
式（３）において、Ｄは誤差補償器１０８の伝達関数である。
式（３）において、Ｄは誤差補償器１０８の伝達関数である。
次に、パラメータ更新装置１は、求めた擬似参照信号と規範モデルＴｄを用いて、式（４）のように示される評価関数Ｊを求める。
パラメータ更新装置１は、評価関数Ｊを最小化するパラメータρを取得する。取得されたパラメータρにより、誤差補償器１０８のパラメータρが更新される。これにより、所望とする規範モデルＴｄの応答を実現できるパラメータρを求めることができる。なお、評価関数Ｊの最小化は、例えば最小二乗法によって行われる。
図２は、シミュレーション結果を示すグラフである。破線Ａが目標値を示し、実線Ｂが出力値を示している。
図２（ａ）には、比較例のシミュレーション結果が示されている。比較例では、ノミナルモデルを用いているが、本実施形態とは異なり誤差補償器１０８が設けられていない。比較例においては、ノミナルモデルのモデル誤差の影響によって、図２（ａ）に示すように出力値（車両速度）が目標値（目標速度）から乖離しており、所望の応答制御が実現されていない。
図２（ａ）には、比較例のシミュレーション結果が示されている。比較例では、ノミナルモデルを用いているが、本実施形態とは異なり誤差補償器１０８が設けられていない。比較例においては、ノミナルモデルのモデル誤差の影響によって、図２（ａ）に示すように出力値（車両速度）が目標値（目標速度）から乖離しており、所望の応答制御が実現されていない。
図２（ｂ）には、本実施形態のシミュレーション結果が示されている。本実施形態では、誤差補償器１０８を設けていることで車両が走行している際の走行抵抗等のモデル誤差の影響を抑制しているため、図２（ｂ）に示すように出力値（車両速度）が目標値（目標速度）に近い値を示しており、所望の応答制御が実現されている。
＜パラメータ更新装置の構成＞
誤差補償器１０８のパラメータρを更新するパラメータ更新装置１の構成について、図３を参照しながら説明する。
誤差補償器１０８のパラメータρを更新するパラメータ更新装置１の構成について、図３を参照しながら説明する。
図３は、パラメータ更新装置１の構成の一例を示す模式図である。パラメータ更新装置１は、ここでは車両に搭載されている。パラメータ更新装置１は、図３に示すように、記憶部２０と、制御部３０とを有する。
記憶部２０は、コンピュータのＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等を格納するＲＯＭ（Read Only Memory）、作業領域となるＲＡＭ（Random Access Memory）を含む。また、記憶部２０は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーションプログラム、当該アプリケーションプログラムの実行時に参照される種々の情報を格納するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の大容量記憶装置である。
制御部３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサである。制御部３０は、記憶部２０に記憶されたプログラムを実行することによって、データ取得部３２、参照信号取得部３４及びパラメータ更新部３６として機能する。なお、本実施形態では、データ取得部３２が第１取得部に該当し、参照信号取得部３４が第２取得部に該当し、パラメータ更新部３６が更新部に該当する。
データ取得部３２は、制御対象１０２への制御入力を示す入力データと、制御対象１０２からの出力を示す出力データとを取得する。具体的には、データ取得部３２は、入力データとして車両の駆動力を示す駆動力データを取得し、出力データとして車両の車速を示す車速データを取得する。駆動力データ及び車速データは、車両に設けられたセンサ等の検出部が所定期間（一例として１０秒）に亘って駆動力及び車速を検出したデータである。
データ取得部３２は、車両が停止する前に走行していた際の駆動力データ及び車速データを取得する。駆動力データ及び車速データは、例えば車両の走行中に記憶部２０に記憶されており、データ取得部３２は、記憶部２０に記憶されていた駆動力データ及び車速データを取得する。
データ取得部３２は、目標値に対する制御対象１０２の出力の差が所定の閾値よりも大きい場合に、入力データ及び出力データを取得する。具体的には、データ取得部３２は、目標速度に対する車両速度の差（以下、速度差とも呼ぶ）が所定の閾値よりも大きい場合に、駆動力データ及び車速データを取得する。速度差が閾値よりも大きい場合には、所望の応答制御が実現されていないと判断し、データ取得部３２は、誤差補償器１０８のパラメータρを更新すべく駆動力データ及び車速データを取得する。なお、閾値は、目標速度毎に変化してもよく、例えば、目標速度が大きい程閾値の大きさが大きくてもよい。
参照信号取得部３４は、データ取得部３２が取得した駆動力データ及び車速データを用いて、制御目標値である擬似参照信号を取得する。具体的には、参照信号取得部３４は、前述した式（３）で示される擬似参照信号を求める。すなわち、参照信号取得部３４は、ノミナルモデル１０６、誤差補償器１０８、駆動力データ及び車速データを用いて、擬似参照信号を求める。
パラメータ更新部３６は、誤差補償器１０８のパラメータρを更新する。パラメータ更新部３６は、制御対象１０２の車両が停止している際に、パラメータρを更新する。パラメータ更新部３６は、参照信号取得部３４が求めた擬似参照信号で規定される評価関数を最小化して、誤差補償器１０８のパラメータρを更新する。
具体的には、パラメータ更新部３６は、まず、前述した式（４）で示される評価関数Ｊの最小値を求める。すなわち、パラメータ更新部３６は、所望の応答特性に設計された規範モデルと擬似参照信号で規定される評価関数Ｊの最小値を求める。評価関数Ｊの最小値を求めることで、パラメータρの最適値が求まる。パラメータ更新部３６は、求めた最適値を、誤差補償器１０８のパラメータρとして更新する。
なお、上記では、パラメータ更新装置１が車両に設けられていることとしたが、これに限定されない。例えば、パラメータ更新装置１は、外部サーバに設けられ、車両から受信した駆動力データ及び車速データを用いて誤差補償器１０８のパラメータρを更新してもよい。
＜パラメータ更新の流れ＞
誤差補償器１０８のパラメータρの更新の流れについて、図４を参照しながら説明する。
図４は、パラメータ更新装置１が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
誤差補償器１０８のパラメータρの更新の流れについて、図４を参照しながら説明する。
図４は、パラメータ更新装置１が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
図４のフローチャートは、走行していた車両が停止したところから開始される。まず、パラメータ更新装置１は、車両が停止前の走行中に、目標速度に対する車両速度の速度差が所定の閾値よりも大きかったかを判定する（ステップＳ１０２）。
そして、ステップＳ１０２において速度差が閾値よりも大きい場合には（Ｙｅｓ）、データ取得部３２は、所定期間に亘る駆動力データ及び車速データを取得する（ステップＳ１０４）。すなわち、データ取得部３２は、一組の時系列データである駆動力データ及び車速データを取得する。
次に、参照信号取得部３４は、取得した駆動力データ及び車速データに基づいて、制御目標値である疑似参照信号を求める（ステップＳ１０６）。例えば、参照信号取得部３４は、式（３）に示す疑似参照信号を求める。
次に、パラメータ更新部３６は、求めた疑似参照信号と規範モデルに基づく評価関数の最小値を求める（ステップＳ１０８）。例えば、パラメータ更新部３６は、式（４）に示す評価関数Ｊの最小値を求める。このように評価関数Ｊの最小値を求めることで、パラメータρの最適値が求まる。
次に、パラメータ更新部３６は、誤差補償器１０８のパラメータρを更新する（ステップＳ１０８）。すなわち、パラメータ更新部３６は、誤差補償器１０８のパラメータρを、ステップＳ１０８で求めた最適値に更新する。これにより、車両が再度走行する際には、更新された誤差補償器１０８のパラメータρを用いて車速制御が行われる。
＜本実施形態における効果＞
上述した実施形態のパラメータ更新装置１は、制御対象１０２への駆動力データと車速データを取得し、取得した駆動力データ及び車速データを用いて制御目標値である擬似参照信号を求める。そして、パラメータ更新装置１は、求めた擬似参照信号で規定される評価関数を最小化して、誤差補償器１０８のパラメータρを更新する。
誤差補償器１０８を設けることで、フィードバック制御においてノミナルモデル１０６を用いることができる。また、また、制御対象１０２への一組の駆動力データ及び車速データを用いて誤差補償器１０８のパラメータρを自動更新できるので、車速制御の設計を簡素化できると共に、ノミナルモデル１０６のモデル誤差の影響を抑制できる。
上述した実施形態のパラメータ更新装置１は、制御対象１０２への駆動力データと車速データを取得し、取得した駆動力データ及び車速データを用いて制御目標値である擬似参照信号を求める。そして、パラメータ更新装置１は、求めた擬似参照信号で規定される評価関数を最小化して、誤差補償器１０８のパラメータρを更新する。
誤差補償器１０８を設けることで、フィードバック制御においてノミナルモデル１０６を用いることができる。また、また、制御対象１０２への一組の駆動力データ及び車速データを用いて誤差補償器１０８のパラメータρを自動更新できるので、車速制御の設計を簡素化できると共に、ノミナルモデル１０６のモデル誤差の影響を抑制できる。
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。
１ パラメータ更新装置
３２ データ取得部
３４ 参照信号取得部
３６ パラメータ更新部
１００ 車速制御システム
１０２ 制御対象
１０４ フィードバック制御器
１０６ ノミナルモデル
１０８ 誤差補償器
３２ データ取得部
３４ 参照信号取得部
３６ パラメータ更新部
１００ 車速制御システム
１０２ 制御対象
１０４ フィードバック制御器
１０６ ノミナルモデル
１０８ 誤差補償器
Claims (6)
- 制御対象の出力と目標値とに基づいて制御入力を出力するフィードバック制御器と、前記制御対象をモデル化したノミナルモデルのモデル誤差を抑制するために前記制御対象への制御入力を補正する誤差補償器とを有する制御システムにおいて、前記誤差補償器のパラメータを更新するパラメータ更新装置であって、
前記制御対象への制御入力を示す入力データと、前記制御対象からの出力を示す出力データとを取得する第１取得部と、
前記入力データ及び前記出力データを用いて、制御目標値である擬似参照信号を取得する第２取得部と、
前記擬似参照信号で規定される評価関数を最小化して、前記誤差補償器のパラメータを更新する更新部と、
を備えるパラメータ更新装置。 - 前記第１取得部は、前記目標値に対する前記出力の差が所定の閾値よりも大きい場合に、前記入力データ及び前記出力データを取得する、
請求項１に記載のパラメータ更新装置。 - 前記第２取得部は、前記ノミナルモデル、前記誤差補償器、前記駆動力データ及び前記車速データを用いて、前記擬似参照信号を取得する、
請求項１に記載のパラメータ更新装置。 - 前記更新部は、所望の応答特性に設計された規範モデルと前記前記擬似参照信号で規定される評価関数を最小化して、前記誤差補償器のパラメータを更新する、
請求項１に記載のパラメータ更新装置。 - 前記制御対象は車両であって、前記入力データは前記車両の駆動力を示すデータであり、前記出力データは前記車両の車速データである、
請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載のパラメータ更新装置。 - 制御対象の出力と目標値とに基づいて制御入力を出力するフィードバック制御器と、前記制御対象をモデル化したノミナルモデルのモデル誤差を抑制するために前記制御対象への制御入力を補正する誤差補償器とを有する制御システムにおいて、前記誤差補償器のパラメータを更新するパラメータ更新方法であって、
前記制御対象への制御入力を示す入力データと、前記制御対象からの出力を示す出力データとを取得する工程と、
前記入力データ及び前記出力データを用いて、制御目標値である擬似参照信号を取得する工程と、
前記擬似参照信号で規定される評価関数を最小化して、前記誤差補償器のパラメータを更新する工程と、
を備えるパラメータ更新方法。
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