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

基本信息

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

项目摘要

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).

以强震监测仪等实时地震观测网络波形传输为前提，利用传输的波形数据进行结构振动预测控制系统的设计研究。今年，为了确保预测控制系统即使面对未知的地震波也能表现出高振动抑制性能，我们将进行顺序研究，以基于远程观测数据来估计未来到达结构系统的地震波形，我们采用了自适应方法。其系数定期更新的滤波器。迄今为止，尚未实现与过去研究成果中采用的人工神经网络（ANN）[1]相媲美的性能，因为它严重依赖于地震的洪水能力，因此可能难以确保控制性能。对抗未知的地震波。另一方面，在使用自适应滤波器的估计中，为了最小化所有输入远程地震波的到达地震波的一步未来值的估计误差（当使用LMS方法时）的平方，不同时间期望能够对具有频率特性的地震波进行高精度的波形估计。我们目前正在继续研究自适应滤波器配置和基于估计波形的预测控制。 [1] K. Hiramoto，T. Matsuoka，结构系统的主动振动控制，预览由远程波形观测数据和基于人工智能的波形估计系统生成的未来地震波形，《振动与控制杂志》，第 26 卷，第 17-78 期（2020 年）。