本節では、これまで学んできたデータ駆動型制御と、
伝統的なモデルベース制御との違いや統合の方向性について整理します。
| 観点 | モデルベース制御 | データ駆動型制御 |
|---|---|---|
| 必要な情報 | 数式モデル（力学方程式など） | 観測データ |
| 建模の手法 | 理論ベース（物理法則） | 統計・学習・回帰 |
| 利点 | 理論的保証・解析的手法が可能 | 柔軟性・建模不要・実験的に強い |
| 欠点 | モデル誤差に弱い・開発コスト大 | 過学習・汎化性の確保が課題 |
| 統合方法 | 内容 |
|---|---|
| モデル補完型 | 不完全なモデルをデータで補正（例：NN補正、リカレント残差） |
| モデル予測型 | データ同定モデルでMPCを構築 |
| 学習支援型 | 強化学習・DMDの結果をPIDなどに反映 |
| データ駆動H∞制御 | データに基づくロバスト制御器の設計（近年研究） |
モデルが既知 or 入手可能な場合： → モデルベース制御＋簡易なフィードバック補正
モデル化が困難 or 現場対応重視の場合： → データ駆動型制御（DMD, Koopman, NN）
ハイブリッド戦略： → 初期設計にモデルを用い、運用段階でデータ補正を組み込む
本教材の最終章では、これらの融合として「知能制御アーキテクチャ」を扱います。
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