| 研究課題/領域番号 |
19K23517
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0302:電気電子工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
河野 佑 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (40743034)
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| 研究期間 (年度) |
2019-08-30 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | モデル低次元化 / 非線形システム / 大規模システム / 単調システム / DCゲイン / グラミアン / クラスタリング / 制御工学 / 大規模複雑系 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
IoTに代表されるような科学技術の発展に伴い，近年，システムの大規模化やネットワーク化が急速に進んでいる．他方，技術の発展はモデルの精密化（複雑化）をも促す．システムの大規模複雑化は，詳細な解析や高精度な制御を可能にするものの，不必要に問題を煩雑にする可能性がある．そこで本研究では，問題の見通しをよくするために，問題へと本質的に寄与するシステム要素を抽出する技術を構築する．そのような要素は，「システムの入出力データ」とシステム制御理論における「モデル低次元化手法」を用いることで抽出できる．
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| 研究成果の概要 |
非線形大規模システムを対象とし，解析・制御に重要な要素を抽出する「モデル低次元化」に関する研究をシステムモデルと実験データを融合するデータ同化の観点から実施した．研究の主眼を１．ネットワーク系の多くが有する単調性の利活用，２．モデル予測制御の計算量削減の2つに置き，それぞれに関する理論を構築した．また，遺伝子発現ネットワークやリミットサイクルへと提案法を応用し，その有効性を確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
IoT技術の躍進によるシステムの大規模ネットワーク化，要素技術の発展によるシステムモデルの精密化（非線形化）により，大規模非線形ネットワークとして幅広いシステムがモデル化される．記述能力が高いモデルであるものの，その複雑さから解析・制御系設計が難しいことが多い．本研究の成果は，このような問題を解決するための手助けになることが期待される．
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