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連続的に変化する目標値に対応した一般化予測制御
◎岡田誠流・小林康秀・齊藤充行・崎山綾菜・小野貴彦・疋田真一(広島市立大学)
一般化予測制御(GPC)はモデル予測制御の一つとして知られており,むだ時間が不確定な場合でも有効な制御であるため,幅広く用いられている.このGPCは,制御入力の変化量を抑制する評価関数が与えられており,目標値が一定値あるいはステップ状に変化することを前提としていると考えられる.しかし,目標値が連続的に変化する場合には,目標値に応じて制御入力も変化させるのが好ましいと考えられるので,目標値の変化と入力変化を抑制することは整合が取れない.そこで本研究では,目標値が連続的に変化する場合には,目標値の変化に応じて重み付けできる評価関数を設定し,最適制御入力を求める手法を提案する.