可変型同調回転慣性質量トランスデューサーを用いたリアルタイムハイブリッド実験

使用可调谐旋转惯性质量传感器的实时混合实验

• 批准号: 21K14285
• 负责人: 浅井 健彦
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: University of Tsukuba
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K14285/
• 关键词: 同調回転慣性質量トランスデューサー; イナーター; 制振; 深層強化学習; エネルギーハーベスティング; モデル予測制御; セルフパワード制振; 同調回転慣性質量機構

研究代表者らが提案している構造物の振動エネルギーを電気エネルギーへと効率的に変換することで振動制御を実現する新たな制振装置である同調回転慣性質量トランスデューサーの地震動を受ける建築構造物における有効性を検証するため、数値解析シミュレーションと実験の両方から研究を行っている。同調回転慣性質量トランスデューサーは回転慣性質量を同調バネによって共振させることで高いエネルギー吸収効率を実現させているため、予め想定した周波数に対しては非常に高い性能を発揮する一方で、想定外の周波数域をもつ外乱に対してはその性能が低下する欠点が指摘されていた。本研究でははこれまでに研究、開発を行ってきた同調回転慣性質量トランスデューサーのさらなる性能の向上を目指した、可変型同調回転慣性質量トランスデューサーの開発とその制御アルゴリズムの開発に取り組んでいる。可変型同調回転慣性質量機構を実現するために、回転半径を可変に出来る装置を試作し、実験によりその有効性を実証した。当該年度は、この回転慣性質量値を実時間で適切に制御する方法として、深層強化学習の適用に取り組んでいる。深層強化学習は一般的な制御理論を適用しにくい非線形なシステムの制御にも比較的簡単に応用可能である。ここでは、一自由度系の簡単なモデルに提案する可変型の同調回転慣性質量トランスデューサーを設置したシステムを考え、数値解析シミュレーションにより深層強化学習により同調回転慣性質量トランスデューサーのモーターと回転慣性質量値をオンラインで適切に制御し、制振効率を飛躍的に改善出来ることを確認した。今後は試験体を試作し、実験による実証を行う予定である。

从调谐旋转惯性质量传感器接收地震运动的建筑结构，是主要研究人员提出的一种新型减振装置，通过有效地将结构的振动能转换为电能来实现振动控制，以验证其在实际应用中的有效性。我们使用数值分析模拟和实验进行研究。调谐旋转惯性质量传感器通过使旋转惯性质量与调谐弹簧共振来实现高能量吸收效率，因此，虽然它在预定频率下表现出极高的性能，但也有意想不到的情况被指出，性能随频率范围内的干扰。在本研究中，我们致力于开发可变调谐旋转惯性质量传感器及其控制算法，旨在进一步提高我们目前研发的调谐旋转惯性质量传感器的性能。为了实现可变同步旋转惯性质量机构，我们原型设计了一种可以改变旋转半径的装置，并通过实验证明了其有效性。本财年，我们正致力于应用深度强化学习作为一种方法来实时适当控制该旋转惯性质量值。深度强化学习可以相对容易地应用于控制一般控制理论难以应用的非线性系统。在这里，我们考虑一个系统，其中可变调谐旋转惯性质量传感器安装在一个简单的单自由度系统模型中，并使用数值分析模拟来开发调谐旋转惯性质量传感器的电机和旋转惯性质量。使用深度强化学习的质量传感器已证实，通过适当地在线控制该值可以显着提高阻尼效率。未来，我们计划制作原型机并进行实验验证。

项目成果

可変型イナーター機構をもつ制振装置のためのモデル予測制御の応用可能性の検討

模型预测控制对可变惯性机构减振装置的适用性研究

• 发表时间: 2022
• 作者: T. Asai;Y. Taketomi;浅井健彦
• 通讯作者: 浅井健彦

Nonlinear model predictive control strategies for electromagnetic transducers with a tuned variable inerter

具有调谐可变惯性器的电磁换能器的非线性模型预测控制策略

• 发表时间: 2022
• 作者: T. Asai;Y. Taketomi;浅井健彦;T. Asai
• 通讯作者: T. Asai

Feasibility Study of Actively-Controlled Tuned Inertial Mass Electromagnetic Transducers for Seismic Protection

• DOI: 10.1080/13632469.2022.2142332
• 发表时间: 2022-11
• 期刊: Journal of Earthquake Engineering
• 影响因子: 2.6
• 作者: Takehiko Asai;Yuki Taketomi