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地震観測網を用いた波形推定による予見型構造振動制御:波形推定システムの高度化

研究課題

研究課題/領域番号 22K03995
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分20010:機械力学およびメカトロニクス関連
研究機関新潟大学

研究代表者

平元 和彦  新潟大学, 自然科学系, 教授 (00261652)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
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: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
キーワード振動制御 / 予見型制御 / リアルタイム地震観測網 / 適応フィルタ / 予見制御 / 防災,減災 / 波形推定 / 学習,適応
研究開始時の研究の概要

リアルタイム地震観測網の情報を活用した構造系の振動制御において,制御性能をより向上させるため,以下の手順で研究を行う.
【令和4年度】サブゴール1)「複数観測サイトの空間的多チャンネル化による制御系の頑健化」,サブゴール2)「推定アルゴリズムアンサンブル化」に取り組む.
【令和5年度】サブゴール2)の続き, およびサブゴール3)「予見制御への適応機能付加」に関する研究を行う.下半期からは,サブゴール1)-3)の成果を統合したときの制御系全体の性能の改善について検証する.
【令和6年度】サブゴール1)~3)の成果の統合に引き続き取り組み,研究の総括を行う.

研究実績の概要

強震モニタのようなリアルタイム地震観測網からの波形伝送を前提とし,伝送された波形データを用いて到達する地震外乱の未来値を推定することによって制御性能の向上を図る予見型の構造振動制御系設計について研究を行った.
今年度は,昨年度に引き続き,未知の地震波に対しても予見型制御系が高い振動抑制性能を発揮することを目標として,遠隔地観測データを元にした構造系に到達する地震未来波形の推定に,逐次的に係数が更新される適応フィルタの使用を検討した.適応フィルタとしてはLMS(Least Mean Square)型のものを採用した.
中越地震のデータを用いて,設計パラメータであるLMSフィルタの次数やステップ幅を設計パラメータとしてPSO(粒子群最適化)アルゴリズムによって最適化した結果,一般的な最適レギュレータによるフィードバック制御を上回る制御性能を得ることができた.
加えて,波形伝送を行う観測点を複数にして,制御系のモデルを用いた短時間応答予測を元に制御則を切り替えるスイッチング制御手法を提案した.さらに,スイッチング制御手法を前提として,記録地震波に対して最適化された適応フィルタによる未来波形推定に基づく予見型制御を震源や規模が類似した異なる地震波に対して適用したところ,最適化に用いた地震波と同様に,フィードバック制御則を上回る性能が得られたことから,本手法の未知の地震波に対する制御性能のロバスト性を示すことができた.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

適応フィルタを多数の観測点に対し設計してそれらの制御則を適宜切り替えるスイッチング制御の有効性が示され,また,類似した地震間で制御性能が維持されることも確認できたため.

今後の研究の推進方策

今年度得られた成果をさらに多数の観測点に拡張した研究や,類似地震波を用いて最適化した場合に対する結果を国内会議,国際会議で発表するとともに,研究論文として投稿する.
また,遠隔地の観測地震波データを信号処理して直接制御入力を生成することによって制御性能の改善が可能かどうかについても研究に着手して検討し,リアルタイム地震観測網の構造系振動制御に関する研究の今後の発展可能性発展についても合わせて検討する.

報告書

(2件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 研究成果

    (7件)

すべて 2023 2022

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 2件)

  • [雑誌論文] A novel preview control for MLD models and its neural network approximation for real‐time implementation: Application to semi‐active vibration control of a vehicle suspension2022

    • 著者名/発表者名
      K. Sato and K. Hiramoto
    • 雑誌名

      IET Control Theory & Applications

      巻: 17 号: 4 ページ: 433-445

    • DOI

      10.1049/cth2.12381

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] 慣性質量要素を有する三次元はりモデルで表現される配管系の動的最適設計2022

    • 著者名/発表者名
      I. Yamazaki and K. Hiramoto
    • 雑誌名

      日本機械学会論文集

      巻: 88 号: 910 ページ: 22-00031-22-00031

    • DOI

      10.1299/transjsme.22-00031

    • ISSN
      2187-9761
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] MLDモデルの最適予見制御によるMRダンパを搭載したセミアクティブサスペンションの振動制御2022

    • 著者名/発表者名
      K. Sato and K. Hiramoto
    • 雑誌名

      日本機械学会論文集

      巻: 88 号: 910 ページ: 22-00028-22-00028

    • DOI

      10.1299/transjsme.22-00028

    • ISSN
      2187-9761
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 適応フィルタを用いた波形データ予測に基づく構造系振動制御2023

    • 著者名/発表者名
      藤村晋也,渡邉智洋,平元和彦
    • 学会等名
      第66回自動制御連合講演会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] Semi-active vibration control of structural systems with a variable inerter2022

    • 著者名/発表者名
      K. Hiramoto and I. Yamazaki
    • 学会等名
      Joint 9th IFAC Symposium on Mechatronic Systems and 16th International Conference on Motion and Vibration Control
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Vibration control of semi-active suspension by the neural network that learned the optimal preview control of MLD model2022

    • 著者名/発表者名
      K. Sato and K. Hiramoto
    • 学会等名
      Joint 9th IFAC Symposium on Mechatronic Systems and 16th International Conference on Motion and Vibration Control
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 遠隔地震観測データと適応フィルタによる推定未来波形を用いた 構造物の予見型振動制御2022

    • 著者名/発表者名
      小西耕平,平元和彦
    • 学会等名
      第65回自動制御連合講演会
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書

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公開日: 2022-04-19   更新日: 2024-12-25  

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