研究内容

ロバスト制御

実システムは正確にモデリングできないため,一つの伝達関数で表現することはできない.そこで, 設計用のモデルを一つ定め, 実システムとモデルの差にある不確かさの範囲を見積り,この範囲内の変動をすべて含むようなプラント集合を考えて制御系を設計する.
実システムを考える代わりに, このプラント集合について安定性や制御性能を保証できれば,実システムに対する安定性や制御性能も保証される.
本研究室では,プラント集合の表現・変動範囲のモデリング・プラント集合を安定化する条件・プラント集合の制御性能を保証する条件・設計方法について研究している.

再生可能エネルギーシステムのシステムインテグレーション

石油に代表される枯渇性エネルギーに代わり,風力や太陽光などのエネルギを利用した電力システムの開発が盛んに行われている.
本研究室では,そのような再生可能エネルギーシステムの効率化や系統連系解析などをシステムインテグレーションの観点から研究している.

パワーエレクトロニクスへの先端制御応用

近年,パワーエレクトロニクスの技術は電気自動車を始め,産業用ロボットから航空機に至るまで多岐に渡って高精度化が求められている.本研究室では,予測・推定・適応などの先端制御技術をモータドライブを含めたパワーエレクトロニクス技術に適用し,それらの高性能化を実現する.

ネットワーク化制御システム

近年の通信技術の発展により通信路を介したフィードバック制御系であるネットワーク化制御系(NCS)に注目が集まっている.
NCSの要素技術はSoceity5.0を実現する基盤技術であり,NCSによって空間的に離れた制御対象の遠隔操作が可能となり,配線コストの低減・設備の単純化・監視性の向上など多くの利点が得られる.
しかしながら,NCSにはデータ遅延・データ欠落などの問題がある.
これらの問題を制御対象のモデルとネットワークのモデルを用いて予測制御・ロバスト制御・強化学習・機械学習の手法を用いて解決する方法を研究し,その有効性をシミュレーションおよび実験によって明らかにする.

次世代電力ネットワーク構築に向けた研究

持続可能な社会構築を目指し,再生可能エネルギー発電の導入拡大に資するべく以下の研究に取り組んでいる.