A preview-type structural control based on the earthquake waveform estimation with a seismic observation network: Performance enhancement of the waveform estimation system

基于地震观测网地震波形估计的预览型结构控制：波形估计系统的性能增强

• 批准号: 22K03995
• 负责人: 平元 和彦
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Niigata University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K03995/
• 关键词: 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

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た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，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構造系に到達する地震未来波形の推定のために，逐次的に係数が更新される適応フィルタを採用した．現在まで，過去の研究成果で採用されている人工ニューラルネットワーク（ANN）[1]に匹敵する性能は得られていないが，記録地震波を用いて学習したANNでは，未知の地震波の推定精度がANNの氾化能力に大きく依存するため，未知地震波に対する制御性能の確保が困難になる可能性がある．一方，適応フィルタを用いた推定では，入力されるすべての遠隔地地震波に対し到達地震波の1ステップ未来値の推定誤差の二乗（LMS手法を用いた場合）を最小化するため，様々な時間・周波数特性を持つ地震波に対して良好な精度で波形推定が行えることが期待される．現在も適応フィルタの構成や推定波形に基づく予見型制御についての検討を継続している．[1] K. Hiramoto, T. Matsuoka, Active vibration control of structural systems with a preview of a future seismic waveform generated by remote waveform observation data and an artificial intelligence based waveform estimation system,Journal of Vibration and Control, vol. 26, issue 17-78 (2020).

Study on the design of structural vibration control system for seismic network transmission of strong earthquakes. This year, unknown seismic waves are detected, and the control system is used for high vibration suppression. Now, the performance of ANN is improved by using artificial neural network, and the accuracy of ANN estimation depends on ANN generalization ability. On the one hand, it is necessary to minimize the estimation error of arriving seismic wave in the future when the LMS method is used, and to minimize the estimation error of arriving seismic wave in the future when the LMS method is used. Now, we have to adjust the composition of the waveform and estimate the waveform. [1] K. Hiramoto, T. Matsuoka, Active vibration control of structural systems with a preview of a future seismic waveform generated by remote waveform observation data and an artificial intelligence based waveform estimation system,Journal of Vibration and Control, vol. 26, issue 17-78 (2020).

项目成果

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 suspension

一种新颖的 MLD 模型预览控制及其实时实现的神经网络逼近：在车辆悬架半主动振动控制中的应用

• DOI: 10.1049/cth2.12381
• 发表时间: 2022
• 期刊: IET Control Theory & Applications
• 影响因子: 2.6
• 作者: Chihiro Kondo;Masanobu Yoshioka;大澤暢，上道茜;K. Sato and K. Hiramoto
• 通讯作者: K. Sato and K. Hiramoto