Mingxin Li 研究室
主宰者：Mingxin Li
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
当研究室は、再生可能エネルギー施設と産業システムの信頼性向上と経済性改善を目指した研究を展開しています。特に洋上風力発電施設を主要な対象として、故障診断、劣化予測、保守最適化に関する研究に取り組んでいます。ギアボックスや駆動装置などの機械部品の故障を検出する技術、施設全体の性能を継続的に監視する手法、発電能力を予測するモデルなど、複数のアプローチから信頼性向上に向けた課題に対処しています。
これらの研究では、機械学習や深層学習の技術を活用した診断・予測フレームワークの開発が中心となっています。振動信号や発電データなどの多種多様なセンサデータを処理して、潜在的な問題を早期に発見するシステムの構築に努めています。同時に、統計的手法や物理モデルに基づく従来のアプローチとも組み合わせることで、より堅牢で実用的な手法の開発を進めています。
さらに、診断や予測の結果に基づいて保守活動を最適に計画する意思決定支援技術の研究も行っています。洋上風力発電では保守コストが大きな課題であるため、部品在庫管理や船舶配置などの後方支援体制も含めた総合的な最適化に取り組んでいます。加えて、デジタル画像処理や自律システムの制御など、関連する技術課題にも対応する研究活動を展開しており、エネルギーシステムの効率化と安全性確保に貢献することを目指しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（38 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.123542
- DOI: https://doi.org/10.3390/buildings15203734
- DOI: https://doi.org/10.1109/tkde.2025.3613659
- DOI: https://doi.org/10.1080/15435075.2025.2563154
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2025.116269
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13042-025-02601-4
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.jbo.30.1.016003
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.11.726
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- DOI: https://doi.org/10.23919/oceans44145.2021.9706074
- [2021] Fatigue Assessment on Reverse–Balanced Flange Connections In Offshore Floating Wind Turbine TowersDOI: https://doi.org/10.1115/omae2021-64973
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2021.109062
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