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パラメータ同定による人工呼吸器の適非干渉制御系の一構成法を提案した。ここでは，制御誤差をフィードバックする固定補償要素が，規範モデルへのマッチングの際に生ずるモデル化誤差や系に混入する外乱などによる影響を出来るだけ軽減しロバスト性を高めることが可能である事を示した。また，固定補償要素は規範モデルに対して設計されるため個々の生体情報を必要としないので汎用性がある。

パラメータ同定による人工呼吸器の適非干渉制御系の一構成法を提案した。ここでは，制御誤差をフィードバックする固定補償要素が，規範モデルへのマッチングの際に生ずるモデル化誤差や系に混入する外乱などによる影響を出来るだけ軽減しロバスト性を高めることが可能である事を示した。また，固定補償要素は規範モデルに対して設計されるため個々の生体情報を必要としないので汎用性がある。

外乱と不確定さが混入しているカオスシステムに対して，非線形ロバスト適応制御系の一構成法を示した．そこでは，ロバスト性のために固定補償要素を導入し，ロバスト高階調整法によるパラメータ調整法を提案している．さらに，その固定補償要素の設計問題を定式化し，H∞制御問題に帰着できることを示した．（５頁）

実際の制御対象には，物理的に可能な制御入力の振幅が事前に決められている．一般に制御振幅を考慮しない適応制御系はその過渡特性において許容できない大きさの入力が発生することがある．また，むやみに制御リミッタを設けると適応ループの発散を招く．ここでは，制御リミッタによる影響を状態依存型の外乱として扱うことにより，ロバスト適応制御系を構成し，その有効性を確認した．（５頁）

高階調整法を時変系に応用し，忘却係数やパラメータ構造を用いない新しいMRACSの構成法を示した．高階調整法により，パラメータの未来情報を入手できることが本手法の構成を可能にしており，従来法では得られなかった高精度の制御が可能となった．（３頁）

入力にべき型の非線形性をもつHammerstein型のシステムに対する新しい適応制御系の構成法を提案した．制御構成の特徴は，入出力情報のみから構成される点である．また，制御対象の相対次数の変化がないことを仮定して，regularityが保証されることを保証して，全系内の信号の有界性と誤差の収束性を証明した．（６頁）

外乱と不確定さが混入しているカオスシステムに対して，非線形ロバスト適応制御系の一構成法を示した．そこでは，ロバスト性のために固定補償要素を導入し，ロバスト高階調整法によるパラメータ調整法を提案している．さらに，その固定補償要素の設計問題を定式化し，H∞制御問題に帰着できることを示した．（５頁）

実際の制御対象には，物理的に可能な制御入力の振幅が事前に決められている．一般に制御振幅を考慮しない適応制御系はその過渡特性において許容できない大きさの入力が発生することがある．また，むやみに制御リミッタを設けると適応ループの発散を招く．ここでは，制御リミッタによる影響を状態依存型の外乱として扱うことにより，ロバスト適応制御系を構成し，その有効性を確認した．（５頁）

アクティブノイズ除去問題において，制御スピーカーから集音マイクまでのフィードバックループの存在は適応制御系を不安定化することは知られている．ここでは，誤差システムの強正実条件を基礎にそのループを打ち消す効果のあるフィードバックループを配備し，時間域・周波数域でのアルゴリズムを開発した．さらに，その効果を実際のダクト内制御により確認した．（４頁）

カオスシステムに対して，非線形ロバスト適応制御系の一構成法を示した．そこでは，ロバスト性のために固定補償要素を導入し，ロバスト高階調整法によるパラメータ調整法を提案している．例題では，Chuaの回路やLorenz systemおよびDuffingシステムにより，有効性を確認した．（６頁）

アクティブノイズ除去問題において，制御スピーカーから集音マイクまでのフィードバックループの存在は適応制御系を不安定化することは知られている．ここでは，誤差システムの強正実条件を基礎にそのループを打ち消す効果のあるフィードバックループを配備し，時間域・周波数域でのアルゴリズムを開発した．さらに，その効果を実際のダクト内制御により確認した．（４頁）

カオスシステムに対して，非線形ロバスト適応制御系の一構成法を示した．そこでは，ロバスト性のために固定補償要素を導入し，ロバスト高階調整法によるパラメータ調整法を提案している．例題では，Chuaの回路やLorenz systemおよびDuffingシステムにより，有効性を確認した．（６頁）

次数超過モデルのパラメータのMSEを最小化する最適な正則化パラメータが，最適な打ち切り次数を計算することができることを示した．推定MSEを３次と４次の高次統計量から計算して，最適な正則化パラメータを解析的な表現を導出することに成功した．（6頁）

多目的の制御系にマルチレート制御を利用し，シングルレートでは得られない仕様満足度が得られることを示した．そこでは，多目的を有するマルチレートサンプル値系のノルム不変変換を利用した設計アルゴリズムを提案している．（６頁）

複数の正弦波信号とAR過程の雑音からなる観測信号から，ARスペクトルとラインスペクトルを分離して推定する手法を提案した．白色化フィルタの導入により，ARパラメータ単独の探索問題に帰着できることを示し，局所トリップを遺伝学的アルゴリズムで回避している．さらに，ARモデルの次数と正弦波の個数の同時判定に対して，個数判定規範が有効であることを実証し，ARMA手法と比較検討した．（６頁）

分散コントローラによる大規模システムの制御では，不足情報による影響は次数変動を伴うモデル化誤差として帰着できることが知られているが，適応制御系では拡張誤差信号の発生機構を可変にしなければならず，その適用は困難とされていた．ここでは，ロバストDyCEに基づく高階調整則を利用することにより，この問題が解決できることを示した．（６頁）

次数超過モデルのパラメータのMSEを最小化する最適な正則化パラメータが，最適な打ち切り次数を計算することができることを示した．推定MSEを３次と４次の高次統計量から計算して，最適な正則化パラメータを解析的な表現を導出することに成功した．（6頁）

多目的の制御系にマルチレート制御を利用し，シングルレートでは得られない仕様満足度が得られることを示した．そこでは，多目的を有するマルチレートサンプル値系のノルム不変変換を利用した設計アルゴリズムを提案している．（６頁）

複数の正弦波信号とAR過程の雑音からなる観測信号から，ARスペクトルとラインスペクトルを分離して推定する手法を提案した．白色化フィルタの導入により，ARパラメータ単独の探索問題に帰着できることを示し，局所トリップを遺伝学的アルゴリズムで回避している．さらに，ARモデルの次数と正弦波の個数の同時判定に対して，個数判定規範が有効であることを実証し，ARMA手法と比較検討した．（６頁）

分散コントローラによる大規模システムの制御では，不足情報による影響は次数変動を伴うモデル化誤差として帰着できることが知られているが，適応制御系では拡張誤差信号の発生機構を可変にしなければならず，その適用は困難とされていた．ここでは，ロバストDyCEに基づく高階調整則を利用することにより，この問題が解決できることを示した．（６頁）