2021 Fiscal Year Annual Research Report
High performance structural vibration control by a preview of the future seismic waveform generated with a wave transmission network and an AI-based estimation system
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19K04254
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
平元 和彦 新潟大学, 自然科学系, 教授 (00261652)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松岡 太一 明治大学, 理工学部, 専任教授 (80360189)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 振動制御 / 予見制御 / 波形予測 / ニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
日本国内では，振動制御されている構造物や各地の観測サイト等，多数の地点で地震波が実時間観測されている．これらの観測地点をネットワークで接続して波形情報を伝送し，当該構造に地震波が到達する前から伝送された波形情報を用いて制御を行うことによって，従来を大きく上回るような高い振動抑制性能を実現する制御手法の開発・提案を行うことを目的として研究を行った．
今年度は，複数遠隔観測地点の地震波を用いた複数の予見制御制御系を切り替えたときの制御系全体の挙動について検討を行った．2つの観測サイトに基づく予見制御系を切り替えることを前提に，得られた2つの制御入力を内挿するパラメータをニューラルネットワークを用いて求める手法や，2つの遠隔観測地点それぞれに対する制御系を単独で使用したと仮定した場合の応答シミュレーション結果に基づく切替手法について検討し，切替制御則が個々の制御の性能を上回ることがあることが示された．遠隔観測地点の複数チャンネル化は，大規模地震時の停電等による波形伝送停止の影響を軽減するだけでなく，健全時の制御性能向上にも寄与できることが分かった．この結果は学会において発表した．今後もこの内容について継続して研究を行う予定である．
関連して，地震外乱を受ける構造系のセミアクティブ振動制御系設計問題において，MLDモデル（Mixed logical dynamic：混合論理動的モデル）を前提とした予測制御手法に未来外乱推定を伴う予見機能を内包させたMLD予見制御系と制御則のニューラルネットワーク近似による実装法についての論文を発表した．また，運転支援用カメラを利用した前方路面形状の取得を前提とした予見型セミアクティブサスペンションの制御，および3次元配管系に対するIMD（Inertia mass damper：慣性質量ダンパ）の最適台数・配置の決定法について，学会発表を行った．
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