データ駆動型制御器チューニング手法 ” FRIT ” の提案 -繰返し実験することなく1回の実験データのみで制御器のパラメータを最適化-

設計と検証のフロントローディングを実現するべく、モデルベース開発（MBD）を活用した設計現場では、モデルに基づく制御設計手法も選択されていますが、モデル導出が困難で時間・コストがかかる、制御設計手法が多数あり選択が難しいといった課題があります。従来手法の実機ベースで制御器をチューニングし続けるにも、複雑化する仕様に対応する為の実験回数（コスト）の増加や、実稼働中のパラメータ変更自体が困難なシステムもあり、従来手法から脱却した開発プロセスの革新が急務、といった課題が多数あります。

こうした課題を解決するため、サイバネットでは、デジタル技術を活用した開発プロセスのコンサルティングや、シミュレーション環境構築支援などのエンジニアリングサービスをご提供しています。本資料では、実測データを活用した効率的なデータ駆動型制御器チューニング手法”FRIT”を用いての解決方法をご紹介します。

対象となり得る業界・分野：
■自動車、建機、農機業界
-モデルベース制御系設計が困難なシステム：ステアリングやクラッチ等、非線形で複雑な機構を持ち、物理法則（第一原理）でモデルを組立てるのが困難なシステム
■プロセス業界
-操作条件や周囲の環境変化によって制御性能が変化するシステム
■3D CAE分野
-過渡解析（時間応答解析）に計算時間が掛かり、最適化のために繰返し計算するのが非現実的なシステム
　例：Simulinkの制御器とAnsysの制御対象を連成したシステム
■その他の事例
-蒸気ボイラー、紙送り機構、エレベータのドア制御、ホーニングマシーン等

1. サイバネットがご提供するソリューション
2. 対象となり得る業界・分野
3. ソリューション概要
4. FRITの適用例
5. 産業界での応用例