研究課題
挑戦的萌芽研究
本研究課題ではニューラルネットワークの一種である自己組織化マップ(SOM; Self-organizing map)を用いて,未知なる制御対象や運用中の故障などにより構造物の状況が変化した際にも対応可能な学習型の振動制御手法を提案した.本手法ではSOMの学習効果により構造物への入出力信号に関する統計モデルを作成するとともに,構造物のある状態に対して適切な制御入力を同時に学習し出力することで振動制御を行う.数値実験や実時間制御実験により本手法の有用性が確認できた.
すべて 2015 2014
すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件、 謝辞記載あり 1件) 学会発表 (4件)
IEEE Conference Publications, Proceedings of 10th Asian Control Conference 2015 (ASCC2015)
巻: WEB ページ: 1570075227-1570075227
10.1109/ascc.2015.7244696