| 研究課題/領域番号 |
16K06418
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
制御・システム工学
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
西田 健 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (30346861)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | particle filter / feedback system / state observer / パーティクルフィルタ / 異常の定量化 / 状態量推定 / 状態フィードバック / オブザーバ / 故障検出 / ノイズの確率分布 / リサンプリング / 故障検知・隔離・回復 / ロバス ト残差推定 |
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| 研究成果の概要 |
確率的なノイズが混入するシステムの状態推定において，パーティクルフィルタ(PF:particle filter)は，状態量を多数の状態の仮説（粒子）を用いてフィルタ分布を離散近似するため，非ガウス分布に従うノイズが混入する系の状態を推定することができる．本研究では，状態フィードバック制御系のオブザーバとしてPFを利用することで，制御系の状態推定と異常の定量化を同時に実行する手法を提案した．具体的には，オブザーバとして制御系に組み込まれたPFの粒子分布の監視により，制御系の振る舞いの，所与のモデルからの逸脱を定量化することで，センサの異常を検知する手法を提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
自動化が進む産業機器やインフラ設備において故障検出技術は重要である．しかし従来技術でば，対象とする機器の自動化装置や制御装置とは別に，あらたに故障検出のための機器を設置する必要があるため，高額な費用や故障検出器自体のメンテナンスが発生する．一方で，本研究成果を活用すれば，すでに搭載されている制御装置内の伝達ノイズを監視するだけで故障が可能になる．したがって，本研究成果は，広く利用されている機器の安全性を保障するために有用な基礎技術であると考えられる．
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