データ駆動制御（FRIT）の基礎とハイコストパフォーマンス化・高性能化への応用

講師の言葉

　本講義では、制御系設計の一つのアプローチについて講義します。通常、制御系の設計や、実装済みの制御器の更新には、制御しようとする対象の数式モデルを必要とします。そのモデルを得るためには、同定やモデリングという手順を踏む必要があるのですが、一方で、理想的なモデリングや同定実験が行えない状況も多く存在します。たとえば、同定のための実験ができない状況や、時間がかけられない状況が考えられます。さらには、その特性が複雑すぎてモデリングすら困難な状況も想定されます。そのようなときに、得られているデータから直接に制御器を設計したり、更新したりすることができると、コストダウンという意味では大変有用です。また、あと少しのファインチューニングを行いたい場合でも、データを直接活用することは大きな有効な活路であるといえます。本講義では、このようにデータ駆動制御とよばれる、データを直接用いて制御器設計や更新についての基礎的考え方から最新の話題までお話しします。とくに、FRITとばれる一組の実験データのみで所望のパラメータを与える手法を中心に、むだ時間系、非線形系、時変系への適用や、この手法を用いた異常検出や状態監視、そしてモデリングの手法も講義します。さらに、データを直接用いることで応答を予測するデータ駆動予測という考え方も紹介し、その基礎と最近の話題についても講義します。

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