| 研究課題/領域番号 |
20J11084
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分20010:機械力学およびメカトロニクス関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
米沢 平成 北海道大学, 大学院工学研究院, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-24 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
2021年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2020年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
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| キーワード | 自動車駆動系 / バックラッシ / アクティブ振動制御 / サンプル値制御 / 制御周期 / 制御周期制約 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，自動車の動力伝達系における振動問題を解決することで，車の快適性や走行性能を向上させ，滑らかな加速による燃費改善も実現する．自動車駆動系は，ギヤにバックラッシという非線形特性を有しており，これが振動性能を著しく悪化させる．また，最も有力かつポピュラーな動力源(アクチュエータ)の1つであるエンジンには，制御を行う上での制約が課されている．この制約は，そのトルク発生原理に由来し，特に制御系に大きな悪影響を及ぼす．以上より，本研究は上記の課題を考慮した振動制御手法の構築を目指す．そして，駆動系を反映して開発された基礎実験装置を用いて，提案手法の有効性を実証することを目的とする．
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| 研究実績の概要 |
本年度は，制御周期制約を補償する予測処理に対して，人工知能の考え方を取り入れることに注力した．具体的には，サンプル値制御器から得られる制御指令値を限られた既存の知識と見なし，設計で考慮していない制御周期の値に遭遇した際の制御ロジックを検討した．このために，モデル予測のアルゴリズムやプログラムを再確認・改造しつつ，制御入力の算出に知的推論法を導入するアイデアを検討した．本年度では，この知的推論法を用いた制御ロジックの初歩的アイデアを詳細に考え，サンプル値制御器や状態量推定器の一種である非線形カルマンフィルターと組み合わせた．時変制御周期を有する制御対象に対して提案手法を適用した結果，その有効性，具体的には車体振動の良好な過渡応答特性を確認した．また，制御周期制約の変動領域に対してある程度のロバスト性も見受けられたが，この点はより詳細な検証が必要である．ただし，この知的推論法を用いた補償方法は未だ初歩的・基礎的段階にあり，不十分な点が多いため，本格的な発展は今後の課題である．
実車への適用を見据えた制御系の検討については，数値シミュレーションを主体とした検証をいくつか行った．これは，主に上記の知的推論法とサンプル値制御器に基づく制御ロジックの検証であり，対象として実車のパワートレインを簡略化した基礎実験装置のモデルを用いた．よって，時変周期など，課題の本質的影響に的を絞った検討は達成できた．
最後に，成果物の発表状況について報告する．上記と関連し，基礎となる成果は機械力学・制御分野に関する国内学会で発表された（前年度の成果に対する受賞も含む）．また，学術論文を国際誌に現在投稿中である．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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