| 研究課題/領域番号 |
22K03986
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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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| 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 | 成蹊大学 |
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研究代表者 |
岩本 宏之 成蹊大学, 理工学部, 教授 (90404938)
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| 研究分担者 |
久野 翔太郎 北九州工業高等専門学校, 生産デザイン工学科, 助教 (00825945)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 一般化グローカル制御 / 能動騒音制御 / 音響パワー / グローカル制御 / ゼロ制御パワー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では，能動騒音制御によって開空間の音響パワーを最小化した際に制御音源のパワーがゼロになる現象を利用することで，制御音源周辺の情報のみからグローバルな騒音抑制を可能とする手法「グローカル能動騒音制御」を，複数の分布制御音源を使用した場合に一般化する．まず，そのような一般化を行った場合のゼロ制御パワー現象の発現条件を解明する．また，ゼロ制御パワー現象は全音響パワー最小化の必要条件に過ぎない．そこで，一般化された場合において，当該現象と何らかの評価関数をセットにすることで必要十分条件を構築する．最終的には，低周波発生装置を使用したフィールド実験を行うことで，その有用性を実証する．
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| 研究実績の概要 |
3次元自遊空間においてグローバルの騒音抑制効果を得るためには音響パワーを制御する必要がある．能動騒音制御によってこれを実現しようとすると，制御音源のみならず騒音源の情報が必要になる．騒音源の情報にアクセスすることは必ずしも可能ではないので，音響パワー制御系の実現は困難な場合が多い．そこで，本研究プロジェクトでは制御音源の情報のみから制御系の評価関数を構築し，その値を最小化することで音響パワーを最小化する手法の確立を目指す．当該 手法確立の基礎となるのがゼロ制御パワー現象である．ゼロパワー現象とは，最適状態において制御音源のパワーがゼロになる現象を指す．逆説的に考えると， ゼロパワー現象を積極的に惹起することによって，全音響パワーを最小化できる可能性がある．特に本研究プロジェクトでは，音源の形態や数に制約を与えずに，制御理論の一般化を目指す．
当該年度においては，単極子を制御音源に用いた場合について，グローカル制御実現のための評価関数の確立にチャレンジした．先行研究においてグローカル制御実現のための評価関数は未だ明らかになっておらず，準最適制御を実現する音響インテンシティのパターニング法のみが提案されていた．しかし，この手法では，制御パワーをゼロにしつつ，制御音源周辺の複数点における音響インテンシティをゼロにする必要があるため，制御系が複雑になってしまう．そこで，音響インテンシティが制御側の実部と虚部について2次曲面になっていることに着目し，最適制御状態で極値となる評価関数を構築することを考えた．この関数は，理論的には，3点の音響インテンシティの重み付き加算で実現できる．この場合，適応制御系の誤差信号は1つのみとなるので，非常に簡素な制御系となる．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究実績の概要にもあるように，当該年度においては，グローカル制御のための簡素な評価関数を構築できた．しかし，評価関数を構成する音響インテンシティは時間平均値であり，その信号を適応制御系の誤差信号として用いることが出来るかは，現段階において不明である．本来であれば，当該年度中に実装可能な適応アルゴリズムの構築まで進める予定であったので，進捗状況を「やや遅れている」とした．ただし，今後の研究推進方策にも記述しているように，実験の推敲に関してはある程度の見通しは立っている．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度においては，実証実験を行う事を主目的とする．そのために，当該年度に構築した評価関数（音響インテンシティの重み付き加算）を誤差信号とする適応アルゴリズムの構築を目指す．音響インテンシティは時間平均値であるので，時間領域で考えるとバイアス成分と等価である．そこで，ローパスフィルタに瞬時インテンシティの信号を通すことで，その成分の抽出を行う．最初はピュアトーンの騒音をターゲットとし，それを対象とするアルゴリズム（例えば，DXHSなど）を改変する事を考え，その後に，マルチトーンの場合へ拡張する．
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