Krzysztof Szabat 研究室
主宰者:Krzysztof Szabat
慶應義塾大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、電気モータと駆動システムの診断・制御に関する研究を展開しています。研究の主な柱として、(1) 電動機の障害診断と (2) 弾性結合を持つ駆動システムの制御があります。
障害診断の分野では、ローラベアリングや固定子巻線の故障を検出する手法開発に取り組んでいます。回転機械から得られた振動信号や電流信号に対して、周期定常解析などの信号処理手法を適用し、ノイズが多い実環境でも確実に異常を識別できるアルゴリズムを構築しています。また近年は、深層学習(特に畳み込みニューラルネットワーク)を用いた自動障害判定システムの開発も進めており、従来の手法より高速で効率的な診断が可能になってきています。さらに、転移学習を活用することで、新しい機械への学習時間を削減する工夫も行われています。
制御の分野では、弾性結合を持つ二慣性システムの振動抑制が中心課題です。従来のPI制御に軸トルク情報のフィードバックを組み合わせたり、波動モデルに基づく新しい制御理論を適用したりすることで、負荷条件の変動に対してロバストな制御系を実現しています。これらの制御パラメータの最適化には、生物の行動を模倣したメタヒューリスティック最適化アルゴリズムや観測器理論の多層化も活用されており、実装と実験検証を通じて実用的な解を導き出しています。
※ 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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