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2017 年度 実績報告書

制御仕様を過不足なく満たすパッシブ,アクティブ,セミアクティブ要素の系統的決定法

研究課題

研究課題/領域番号 15K05858
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)

研究分担者 松岡 太一  明治大学, 理工学部, 専任准教授 (80360189)
研究期間 (年度) 2015-10-21 – 2018-03-31
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
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,制御仕様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)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.本問題に対する制御系設計手法を複数提案し,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みでは実現不可能な制御性能を達成できることを示した.
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,航造詣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.
また,セミアクティブ制御系の設計手法として,記録された異なる周波数・時間特性を持つ地震波に対して最適化された制御側を,ニューラルネットワークによってゲインスケジューリングすることによって,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.

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2018 2017

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) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Adaptive Gain Scheduled Semiactive Vibration Control Using a Neural Network2018

    • 著者名/発表者名
      Hiramoto Kazuhiko、Matsuoka Taichi、Sunakoda Katsuaki
    • 雑誌名

      Shock and Vibration

      巻: 2018 ページ: 1~19

    • DOI

      10.1155/2018/3762784

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Design method of semi-active control systems minimizing the error between the controlled signals of the semi-active and its reference active control systems2017

    • 著者名/発表者名
      K. Hiramoto, T. Matsuoka and K. Sunakoda
    • 学会等名
      ASME 2017 Pressure Vessels and Piping Conference
    • 国際学会

URL: 

公開日: 2018-12-17  

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