| 研究課題/領域番号 |
15K05858
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| 研究機関 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
平元 和彦 新潟大学, 自然科学系, 教授 (00261652)
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| 研究分担者 |
松岡 太一 明治大学, 理工学部, 専任准教授 (80360189)
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| 研究期間 (年度) |
2015-10-21 – 2018-03-31
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| キーワード | 運動と振動の制御 / アクティブ／セミアクティブハイブリッド制御 |
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| 研究実績の概要 |
機械系の運動と振動の制御問題において，制御使用に応じて適切なパッシブ要素の選択，アクティブ，セミアクティブ制御の導入およびそれらの要素の最適設計問題について検討を行った．
従来，機械系の運動と振動の制御系設計においては，はじめに制御手法（パッシブ，セミアクティブ，アクティブ制御）の選択を行い，その後それぞれの制御則中の設計変数を最適化しており，複数の制御手法が混在した状態での制御系設計問題は想定されておらず，設計手法も確立していない．
アクティブ制御，セミアクティブ制御を混在させたアクティブ／セミアクティブハイブリッド制御系の設計問題を定式化した．制御則を最適設計する手法を複数提案し，アクティブ／セミアクティブハイブリッド制御手法が，セミアクティブ制御またはアクティブ制御単独の枠組では実現不可能な制御性能を達成できることを示した．
また，セミアクティブ制御系の設計手法として，地震外乱を受ける構造系において，記録された異なる周波数特性を持つ地震波に対して最適化された制御則を，ニューラルネットワークによって補間することによって，将来の未知の地震外乱に対して高い制御性能を発揮するような手法を提案した．
アクティブ振動制御の手法として，遠隔地で観測された地震速報情報と予見制御を組み合わせることによって，従来のフィードバック制御を上回る制御性能の実現を試みた．観測所で得られた外乱を入力とするニューラルネットワークを構成し，ネットワーク中の設計パラメータである結合重みやバイアス値を予見制御によるアクティブ制御を前提として最適化することによって，構造系の状態量のフィードバックのみによるアクティブ制御を上回る振動抑制性能を実現した．
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| 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
アクティブ／セミアクティブ制御手法について問題の定式化，制御系設計手法を提案することができた．また，従来のセミアクティブ制御やアクティブ制御にニューラルネットワークを結合して適切に学習（最適化）することによって，従来の性能を上回る制御系を設計できた．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，パッシブ系の最適設計も同時に行う方法を検討する．また，制御性能によって必要な制御則が自動的に選択されるようなアルゴリズムを提案する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
旅費の予測が異なっていたため．また，学会参加費や論文掲載料が予測と異なっていたため．
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| 次年度使用額の使用計画 |
H29度中に適切に使用する．
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