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高分子材料を生成するためのバッチ反応炉の制御は，モデル化が厳密に行なえないために高精度な制御が不可能である。本論文では，目標値曲線に追従するように温度と入力を制御していく際に，数学モデルに基づくフィードフォワード制御とそこからの変動に対してはμ設計法に基づくフィードバック制御とを巧みに組み合わせた制御系設計法を提案し，その有効性を明らかにした。

高分子材料を生成するためのバッチ反応炉の制御は，モデル化が厳密に行なえないために高精度な制御が不可能である。本論文では，目標値曲線に追従するように温度と入力を制御していく際に，数学モデルに基づくフィードフォワード制御とそこからの変動に対してはμ設計法に基づくフィードバック制御とを巧みに組み合わせた制御系設計法を提案し，その有効性を明らかにした。

連続時間非線形制御系をミューラルネットワーク（ＮＮ）を用いて適応制御する問題において，ＮＮの重みをいかに効率よくかつ安定に学習するかについて考察した。ひとつは，未知制御系の事前情報を利用することなく入出力信号のみで勾配法で学習する新しいアルゴリズムであり、もう一つは系全体を同時に適応化する学習アルゴリズムである。この２つの詳細に比較検討した

大規模システムは各々のサブシステムが個別の特性を持ち多周期制御器が有用であるという考えに基づいて，多周期サンプル値線形分散形制御器の設計法を提案した。その際，連続時間の変動要素と外乱信号に対するロバスト化はＬ２誘導ノルム準最適化問題として定式化できることから，与えられたＬ２ 誘導ノルムの上界条件を満足する分散制御器の設計法を，サブシステムという考えに基づいて提案した。

連続時間非線形制御系をミューラルネットワーク（ＮＮ）を用いて適応制御する問題において，ＮＮの重みをいかに効率よくかつ安定に学習するかについて考察した。ひとつは，未知制御系の事前情報を利用することなく入出力信号のみで勾配法で学習する新しいアルゴリズムであり、もう一つは系全体を同時に適応化する学習アルゴリズムである。この２つの詳細に比較検討した

大規模システムは各々のサブシステムが個別の特性を持ち多周期制御器が有用であるという考えに基づいて，多周期サンプル値線形分散形制御器の設計法を提案した。その際，連続時間の変動要素と外乱信号に対するロバスト化はＬ２誘導ノルム準最適化問題として定式化できることから，与えられたＬ２ 誘導ノルムの上界条件を満足する分散制御器の設計法を，サブシステムという考えに基づいて提案した。

状態フィードバックと変数変換を用いて非線形系を厳密に線形化する手法が知られているが，外乱が存在する場合には状態依存型の外乱として作用するために従来の線形化法では外乱による不安定化が避けられない。本論文は，外乱が存在する場合，状態がすべて観測できる場合，オブザーバを用いて状態推定を行う場合の両者について外乱に対して低感度かつ安定性を確保する手法を提案した。

状態フィードバックと変数変換を用いて非線形系を厳密に線形化する手法が知られているが，外乱が存在する場合には状態依存型の外乱として作用するために従来の線形化法では外乱による不安定化が避けられない。本論文は，外乱が存在する場合，状態がすべて観測できる場合，オブザーバを用いて状態推定を行う場合の両者について外乱に対して低感度かつ安定性を確保する手法を提案した。

外乱を考慮したロバストは適応極配置制御の構成法を提案した。ここでは，誤差フィードバックを構成することを目的に，陽に出力誤差信号を発生させ固定補償要素を介して入力側にフィードバックしている。この働きにより，外乱が混入しても内部状態の有界性が保証できる。

既に存在する制御ループに付加的に適応性制御器を配置することにより，周期外乱除去を自動的に完了するプラグイン適応制御器の構成法とそのロバスト設計法を示した．適応伝達関数の設計は，H∞制御理論により導出することができ，モデル化誤差に対しても初期の仕様を満足することができる．（２頁）

入出力信号をウエーブレットパケット変換することにより，WP変換域でのインパルス応答を同定し，その逆変換により真のインパルス応答を同定する手法を提案した．入力のパワーが低い帯域で，パケット係数をゼロとすることにより，観測雑音の影響を軽減することに成功した．（４頁）

DCサーボモータに対する定置制御において問題となる摩擦をスライディングモード制御をバックステッピング手法で制御系に取り入れることで解決した．ここでもちいてる摩擦モデルは，動的なダイナミックスを含むものであり，制御性能の定常，過渡の性能を保証している．また，厳密な摩擦モデルに対する知識を必要としない点も本論文の特徴である．（６頁）

既に存在する制御ループに付加的に適応性制御器を配置することにより，周期外乱除去を自動的に完了するプラグイン適応制御器の構成法とそのロバスト設計法を示した．適応伝達関数の設計は，H∞制御理論により導出することができ，モデル化誤差に対しても初期の仕様を満足することができる．（２頁）

入出力信号をウエーブレットパケット変換することにより，WP変換域でのインパルス応答を同定し，その逆変換により真のインパルス応答を同定する手法を提案した．入力のパワーが低い帯域で，パケット係数をゼロとすることにより，観測雑音の影響を軽減することに成功した．（４頁）

DCサーボモータに対する定置制御において問題となる摩擦をスライディングモード制御をバックステッピング手法で制御系に取り入れることで解決した．ここでもちいてる摩擦モデルは，動的なダイナミックスを含むものであり，制御性能の定常，過渡の性能を保証している．また，厳密な摩擦モデルに対する知識を必要としない点も本論文の特徴である．（６頁）

外部信号が未知のフィードバック制御系において，制御対象の入出力データのみから，制御対象のパラメータを決定する方法を与えている．そこでは，オーバーサンプリングにより出力データのサンプル点間信号を得ることにより，多出力系としてモデリングしなおすことにより，非最小位相の問題を解決している．（２頁）

外部信号が未知のフィードバック制御系において，制御対象の入出力データのみから，制御対象のパラメータを決定する方法を与えている．そこでは，オーバーサンプリングにより出力データのサンプル点間信号を得ることにより，多出力系としてモデリングしなおすことにより，非最小位相の問題を解決している．（２頁）

制御対象に並列補償器を導入し拡大系を最小位相にした後に，拡大系を既知安定なサブシステムとASPR性を満足する未知サブシステムに分解できることを利用し，単純適応制御系設計における相対次数の問題を回避し，規範モデルへの並列補償を可能にした．得られたSAC系を２慣性系のモータ速度制御へ適用した．（５頁）

適応制御系におけるパラメータ推定の基本的原理が内部モデル原理に存在することに基づき，未知パラメータが時間と共に変動する非定常なシステムの適応制御系を設計した．得られたシステムはパラメータが変動しているときにも，制御性能を確保することができる．（６頁）

FIRモデルのインパルス応答を同定する問題において，出力をウエーブレット変換し，WP変数領域での逆問題を解くことにより，インパルス応答を同定する手法を提案した．ウエーブレットのパケットの選択に用いるMSEの理論的な解析式を導出した．（６頁）