| 題名 | 光多安定素子の多重拡散結合系における非線形ダイナミクスを用いた制御応用 |
| 著者 | *鍋田 敬一郎 (岡山大学大学院自然科学研究科電子情報システム工学専攻能動デバイス学研究室), 奈良 重俊 (岡山大学大学院自然科学研究科産業創成工学専攻) |
| Page | p. 15 |
| Keyword | D-SEED, カオス, 制御 |
| 題名 | 光電子能動デバイスの多重拡散結合系の制御への応用 |
| 著者 | *鈴木 肇, 奈良 重俊 (岡山大学大学院自然科学研究科) |
| Page | p. 16 |
| Keyword | 光, 電子, 能動, デバイス, カオス |
| Abstract | SEEDと呼ばれる光電子双安定素子を用いた神経細胞の疑似モデルを複数個拡散結合させたものを脳模倣型デバイスと考え、従来の情報処理方式とは異なる新規のデバイスとして用いるべく、その機能実験シミュレーションを行った。 |
| 題名 | 準階層型リカレント型神経回路網を用いたカオス制御とその機能応用 |
| 著者 | *鞍田 修平 (岡山大学大学院自然科学研究科電子情報システム工学専攻), 奈良 重俊 (岡山大学大学院自然科学研究科産業創成工学専攻) |
| Page | p. 17 |
| Keyword | カオス, ニューラルネット, 制御 |
| Abstract | 脳内で観測されているカオス現象が生体の柔軟な情報処理に重要な役割を果たしているのではないかと考えた$Nara＆Davis$は,神経回路網モデルにカオス的ダイナミクスを導入しカオスの機能的側面について研究を行ってきた. その応用の一つとして，従来型とは異なる方式に基づくカオスの制御機能に注目し，二次元移動体の適応的な制御を行ってきた. リカレント型神経回路網モデルに準階層構造を導入し，センサ系及び駆動系を有する移動体制御を実現し，さらに，障害物センサからの入力をシナプスオンシナプスの効果を導入し，より生体的な機能を実現することを目指した． |
| 題名 | RBFNによる非線形PIパラメータ調整法 |
| 著者 | *内方 章雅, 大西 義浩 (呉工業高等専門学校) |
| Page | pp. 18 - 19 |
| Keyword | RBFN, PID制御, 非線形制御 |
| Abstract | 関数近似の方法のひとつとしてラジアル基底関数ネットワーク（Radial Bases Function Network:RBFN）がある．この方法は，階層型ニューラルネットワークの１つであるが、中間層にラジアル基底関数と呼ばれる釣鐘型の関数をもち，学習データの近傍で大きな出力が得られるという特徴がある． そこで，本稿では，非線形特性を持つシステムに対して，PIパラメータを１つのパラメータで決定するλチューニングを用い，λを調整するためにRBFNを用いる手法を提案する．まず，複数の局所線形モデルを用意し，これに対して適切なλを求める．RBFNによりこれらの関係を学習し，制御系の特性に応じたλを抽出する．最後に，数値例により， 有効性を検証する． |
| 題名 | DC-DCコンバータのセルフチューニングPID制御 |
| 著者 | *池本 高浩, 大西 義浩 (呉工業高等専門学校) |
| Page | pp. 20 - 21 |
| Keyword | セルフチューニング, DC-DCコンバータ, PID |
| Abstract | 化学プロセスなどプロセス制御系においては，PID制御法が主として用いられている.一方，プロセス制御の現場では，操業条件や原料品質の変更，および周囲の環境の変化などに起因する，制御対象の特性変化という問題がある． このようなシステムに対して適応的にPIDパラメータを調整するセルフチューニングPID制御則が提案されている. また，近年プロセス制御の分野では制御系の性能を定量的に評価する制御性能評価の考え方が重要となっている．そこで，本研究では，セルフチューニングPID制御系を設計し,制御性能を高く保つ方法を考察する．最後に実際にDC-DCコンバータ回路を用いて,有効性の検証を行う． |