🤖 01. ニューラルネットによる制御設計（Neural Network-based Control）
本章では、ニューラルネットワーク（NN）を制御器として活用するための
基礎的な理論と実装構成を学びます。
特に、関数近似器としてのNNの役割に着目し、非線形制御や適応制御への展開を探ります。
🎯 学習目標 / Learning Objectives
- ニューラルネットによる制御の基本概念を理解する
- 非線形システムに対する関数近似と逆モデル制御を学ぶ
- NN制御のアーキテクチャと訓練戦略を知る
- NN制御とPIDなどの比較・組合せを検討する
🧠 1. ニューラルネットと制御の関係
ニューラルネット（NN）は、非線形関数の近似器として以下のような制御に応用できます：
- 系の正モデル近似（forward model）
- 逆モデルによる制御器の学習（Inverse Model Control）
- NNを状態フィードバック制御器として直接用いる
- PIDとの組合せによるNN-PID制御（補助制御器）
📐 2. 制御器としてのNNアーキテクチャ
以下は、制御対象 $P$ に対するNN制御器 $f_\theta(\cdot)$ の一般構成です：
[ reference r(t) ]
↓
+———–+
| NN f_θ | ← 入力：r(t), y(t), e(t) など
+———–+
↓
[ u(t) ] → [ Plant P ] → [ y(t) ]
- 教師あり学習では $u_{\text{true}}$ を教師信号とし、NNを回帰学習
- 教師なし学習や強化学習と組み合わせることで、自律制御へ発展可
🔍 3. NN制御の学習戦略
| 手法 |
概要 |
特徴 |
| Inverse Model |
出力 → 入力の関係をNNで学習（制御器そのもの） |
シンプルだが精度依存 |
| Direct NN Control |
NN出力をそのまま制御指令に使う |
汎用性高いが学習が難しい |
| NN-PID |
PID出力にNN補正を加える |
安定性と柔軟性の両立 |
| Hybrid（LLM含む） |
ルール＋NN制御、AITL構想など |
状況依存の判断に強み |
💡 4. 利点と課題
✅ メリット
- 非線形系・未知モデルにも対応可能
- データから自律的に制御器を生成できる
- 学習によって性能向上が可能
⚠️ 課題
- 学習安定性・過学習の問題
- 安定性保証の難しさ（古典制御と異なる）
- 学習データ・訓練時間が必要
🧪 5. 実験例（次章以降）
| 実験内容 |
使用ツール |
| NN-PID制御の設計と評価 |
nn_pid_control.py / PyTorch |
| 系の逆モデル学習と制御 |
Jupyter Notebook / CSVデータ |
| PID vs NN制御の比較 |
04_ai_vs_classical.md にて展開 |
📚 参考資料
- Goodfellow, Bengio, Courville. “Deep Learning”
- Narendra & Parthasarathy (1990). “Identification and Control using NNs”
- PyTorch Tutorials, Control Systems in Python
- 本教材
part06_ai/, part09_llm/：知能制御への拡張