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第1回SICE制御マルチシンポジウム
電気通信大学 2014/3/5

圧力依存のクーロン摩擦を用いた
空気圧ゴム人工筋モデル
○内藤 諒
奈良先端科学技術大学院大学
小木曽 公尚 電気通信大学
杉本 謙二
奈良先端科学技術大学院大学
目次
•
•
•
•

はじめに
圧力依存の人工筋モデル
パラメータ推定
実機実験による考察
– モデル高精度化の確認
– 推定法の考察

• おわりに
1
はじめに
McKibben型空気圧ゴム人工筋
軽量・柔軟・安全
福祉機器のアクチュエータとして期待
ON/OFF制御弁から比例流量制御弁へ
人工筋のダイナミクスを捉えることが必要
内部摩擦によるヒステリシス[1]や空気の切替えによる非線形性

挑戦的課題: 空気圧ゴム人工筋のモデル化[2]

[1] T. V. Minh et al., 2011.

2
[2] B.Tondu et al., 2000.
動機
モデル化の従来研究
並列の弾性体で表現[1]
平衡点ごとに係数の切替え[3]

全圧力帯域で近似誤差
制御仕様を満たさないおそれ

非線形切替えモデル[4]
制御系設計により汎用的なアクチュエータ開発へ
一定値のクーロン摩擦力
高圧域で膨張時の収縮率が変化しない
適切なパラメータ推定
圧力依存のクーロン摩擦力を導入
モデルの高精度化
複数のパラメータ推定法による比較
[1] T. V. Minh et al., 2011.

3
[3] G. Andrikopoulos et al., 2014. [4] T. Itto, et al., 2011.
目的
本発表の目的
①McKibben型空気圧ゴム人工筋モデルの高精度化
内部圧力に依存する構造のモデルを提案
②複数のパラメータ推定法による比較

構成
圧力依存のモデル
パラメータ推定
考察①: モデル高精度化の確認
考察②: パラメータ推定による比較
4
人工筋のモデル
空気圧ゴム人工筋システム(非線形切替え系)
人工筋の収縮力
外部負荷の運動方程式
人工筋の内部圧力変化

弾性力

摩擦力

収縮率と体積の関係
比例流量制御弁を通過する質量流量
5
圧力依存のクーロン摩擦
離散時間摩擦モデル[5]
外部負荷の運動方程式の摩擦項

:サンプリング時間

収縮率速度 のオイラー法による離散化

クーロン摩擦力の変更
従来モデル:
提案モデル:

圧力 に依存する構造

高圧域で が減少することで滑らかに膨張
モデルの高精度化が期待される
6
[5] R. Kikuuwe et al., 2006.
モデルパラメータ
推定したいパラメータ: 9個
弾性係数
メッシュ初期角度
形状の補正係数

流量制御弁の断面積
空気の比熱比
粘性摩擦係数

クーロン摩擦力の
補正係数

パラメータの分離に関する命題
は定常特性に影響を与え,
は過渡特性に影響を与える
7
パラメータ推定
面積誤差の定式化

面積誤差

状態変数

:圧力と収縮率の参照実験データ
:人工筋のダイナミクスを逐次計算する関数
数値計算で虚数が現れ を計算出来ない場合も

パラメータ推定法の比較が必要
8
実機実験による考察
レーザ変位計
コンプレッサ

人工筋

比例流量
制御弁

圧力
センサ

TAA10

負荷
参照実験データ

人工筋

TAA10, 長さ250[mm], 直径10[mm], Active Link社

比例流量制御弁

を取得

MPYE-5-M5-010-B, FESTO社

レーザ変位計

ZX-LD300L, Omron社
圧力センサ
AST-25G, EARTH MAN社
コンプレッサ
6-25, JUN AIR社
計測処理用PC
VineLinux5.0+PreemptRT, CPU2.7[GHz], Mem.4[GB]
9
数値計算サーバ CentOS5.8, CPU2.93[GHz], Mem.24[GB]
考察内容
考察①:モデル高精度化の確認
一定値・圧力依存の定常応答を比較
面積誤差の平均とモデルの改善率を比較

考察②:推定法の考察

勾配方向

面積誤差と推定時間の平均を比較
パラメータ推定法
• ゲーム理論的学習(格子点上・離散的)[6] 大
• 準ニュートン法(勾配使用)[7]
• Nelder-Meadシンプレックス法(多点探索)[8]

小

10
[6] K. Kogiso et al., 2013. [7] C. G. Broyden et al., 1970. [8] J. A. Nelder et al., 1965.
考察①:定常応答の違い
負荷

の定常応答を比較
従来モデル:

一定

提案モデル:

圧力依存

11
考察①:モデルごとの面積誤差
定常

過渡

定常

過渡

提案モデル
従来モデル
改善率 [%]

12
考察①:モデルごとの面積誤差
定常

過渡

定常

過渡

提案モデル
従来モデル
改善率 [%]

モデル精度が向上

12
考察②:推定法ごとの面積誤差
定常

過渡

定常

過渡

ゲーム理論的学習
*準ニュートン法
Nelder-Mead
シンプレックス法

*3, 5 [kg]で推定失敗

13
考察②:推定法ごとの推定時間
定常

過渡

定常 [h]

過渡 [h]

ゲーム理論的学習
*準ニュートン法
Nelder-Mead
シンプレックス法

14
考察②:推定法ごとの推定時間
定常

過渡

定常 [h]

過渡 [h]

ゲーム理論的学習
準ニュートン法
ゲーム理論的学習が

提案モデルの推定に有用である

Nelder-Mead
シンプレックス法

14
おわりに
まとめ
①McKibben型空気圧ゴム人工筋モデル
内部圧力に依存する構造のモデルにより精度が向上
②提案モデルの推定法としてゲーム理論的学習が有用
モデルの高精度化に貢献

今後の予定
パラメータ領域の解析
制御仕様に応じた制御設計用モデルの構築
拮抗配置モデルの構築

15

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