非線形摩擦や軸間結合などの複雑な摂動環境下において、レーザートラッキング測定システムは動的応答遅延や制御精度低下の問題が生じやすい。本研究では、放射基底関数ニューラルネットワークに基づく線形能動摂動除去制御（RBF-LADRC）手法を提案する。この手法は線形能動摂動除去制御（LADRC）により外部摂動とモデル不確実性を総摂動としてリアルタイムに推定・補償し、さらに放射基底関数ニューラルネットワークを用いて被制御対象のヤコビ行列情報をオンラインで同定し、勾配降下法に基づく制御器ゲインのオンライン適応更新を構築する。離散リアプノフ理論に基づき、閉ループ系の安定性とパラメータ収束性を証明した。レーザートラッキング測定システムにおける実験結果は、従来のLADRCと比較してRBF-LADRC制御システムのパラメータが動作条件に応じて動的に調整可能であり、帯域幅が約12%向上、調整時間が約32%短縮、レーザートラジェクトリ追従の二乗平均平方根誤差が約16%減少することを示した。RBF-LADRC手法は正確なシステムモデルを必要とせず、レーザートラッキング測定システムの動的性能と制御精度を効果的に向上させ、優れた工学的実用性を有する。

レーザートラッキング測定;摂動抑制;線形能動摂動除去制御;放射基底関数ニューラルネットワーク