ワイヤレス給電は，現在幅広く研究開発が進んでいる。ワイヤレス給電の方式には，従来の空芯変圧器の形をした電磁誘導方式や共振を利用した磁界共鳴方式，電界共鳴方式，さらにマイクロ波方式が提案されている。特に磁界共鳴方式は，送受電回路（一次回路・二次回路）双方を，共振周波数を合わせたLC共振回路で構成することで，共振強度Q値が大きいほど遠距離かつ高効率に磁界を介して電力を送ることができる手法である。本研究では，磁界共鳴方式のワイヤレス給電回路を対象として，一次回路を構成する単相インバータについて，ハーフブリッジインバータとフルブリッジインバータの双方の検証を，自作した回路を用いた実験により行った。

近年，太陽光発電（PV）システムの普及が著しく，パワーコンディショニングシステム（PCS）の研究開発が活発に行われている。本研究では，マルチレベル波形出力を可能にするモジュラーマルチレベル変換器(MMC)をPCSに適用したMMC形式PCSについて研究を行った。MMC形式PCSの制御は，MMC内部のキャパシタ電圧を制御しながら適切な出力電力制御が必要である。本研究では，提案する電力制御系を構成し，系統連系したMMC形式PCSのミニモデルによる実験検証を行った。本制御の理論および実験による検証結果より，提案するMMC形式PCSの有効性を示す。

近年、再生可能エネルギーを利用した太陽光発電や風力発電などの分散型電源が注目を集めている。しかし、分散型電源は気候変動の影響を受けやすく、安定的な電力供給が課題となっている。この課題を解決するために蓄電装置を併用したシステムが考えられている。一方、高圧の送電用変換器としてトランスレスで高電圧電力変換ができるモジュラーマルチレベル変換器(MMC)に関する研究が進められている。 本研究では、MMC の中でも三相 AC-AC 変換用六角形 MMC(H-MMC)に蓄電機能を持たせ、系統連系時の充放電を含むパワーフロー制御の動作検証結果をシミュレーションにて示す。

パワーエレクトロニクス装置が発生する高調波電流が、系統・プラントのインピダンス特性と、パワエレ装置の制御特性の相互作用により高調波増大を助長するDynamicな高調波不安定現象に関し、Staticな高調波拡大現象との違いを述べ、発生事例と対策を紹介する。

本稿は，単相系統電圧補償システムにおいて，3レグPWM電流形コンバータを採用したものである。コンバータ回路は1レグを共通レグとして，主ブリッジとチョッパブリッジで構成される。主ブリッジは電圧補償を行い，チョッパブリッジは直流電流を平滑化して，交流波形の正弦波化を図る。本文では，システムの制御法を説明し，電圧補償特性を報告する。

無効電力補償システムに適用したPWM電流形コンバータ回路は，1つのレグを共用とした3レグ構成であり，主ブリッジで無効電力補償，コンデンサを持つ交流チョッパブリッジで直流電流平滑化による交流電流正弦波化を実現する。本稿では，チョッパコンデンサの容量変化おける動作波形と特性について検討する。

無効電力補償システムに採用した3レグ構成のPWM電流形コンバータ回路は，主ブリッジとレグを共用する交流チョッパブリッジのコンデンサで，単相電力の2倍周波数変動を吸収し，直流電流平滑化と交流電流正弦波化を行い，無効電力を補償するものである。本稿では，本システムの定常特性について，状態空間法を用いた厳密解析から得た計算波形と実機による実測波形を比較，検討した。

永久磁石同期モータ(PMSM)における既存の高効率運転法のうち，モータ効率を最大にする運転法である最大効率運転法は，一般的な高効率運転法とは異なり，鉄損の把握が必要である。鉄損は主に固定子の交番・回転磁束によって発生するため，固定子磁束を用いた鉄損の表現が考えられる。しかし，PMSM駆動システムにおいては鉄損そのものの直接的な利用は困難なため，現状は鉄損を等価鉄損抵抗で消費される電力として模擬している。そこで本論文では，PMSM駆動システムにおいて等価鉄損抵抗の変動を考慮することを目的として，固定子磁束と等価鉄損抵抗の関係性を明らかにしたので報告する。

導電性を寄与したナノ微結晶ダイヤモンド（NCD）膜は、化学的に安定、電位窓が広い、バックグラウンド電流が小さい等の優れた電気化学特性を有する。本研究では、同軸型アークプラズマ蒸着（CAPD）法により反応ガスを使用せず、さらに基板への熱付与も行わずに膜作製を行っている。本条件は、結晶性ダイヤモンド膜材料の作製法として主流である化学気相成長（CVD）法からすると異例ともいえる。これまでに膜が難分解性分解用の電解反応用電極として機能することを明らかにした。最近では電気化学センサ用の電極として動作できることも突き止めた。今回は、膜が有する物質検出性能が極めて高いことを確認できたので報告する。

近年、センサ・通信モジュールといったIoTデバイスが世界中で急速に進む中、電源の確保や低消費電力化などによる問題の解決策として、強誘電体メモリや振動力発電素子が期待されている。本研究では、強誘電体PbTiO3のナノ結晶の育成を目的にα-Al2O3基板表面の均一な原子平坦面の形成に着目し、作製条件の最適化に取り組んだ。特に、基板の処理温度、基板表面状態、その他スパッタ条件が得られるPbTiO3のナノ結晶に与える影響について調べた。結果、高品質な原子レベルでのステップ-テラス構造やナノシート、ナノワイヤの形成が確認できた。

現在，酸化インジウムスズ(ITO)の代替材料としてZnOを用いたフレキシブルな透明導電膜に関する研究が行われている．著者らは，AZO/Ag/AZO 構造の透明導電膜に着目し成膜を行った．これまでの研究でAgの酸化および拡散によって電気的・光学的特性が低下することがわかった．そこでAgの酸化および拡散を抑制するために，Ag層の下部側に中間層としてCu層を挿入したところ，酸化および拡散が抑制され電気的特性が向上した．本研究では，Ag層の上部側にCu層を挿入したAZO/Cu/Ag/AZO構造の透明導電膜においてCuの成膜条件を変化させた．さらに，2層構造にしていた上部AZO層を単層構造にし，多層型透明導電膜の電気的･光学的特性を検討した．

パワーデバイスの小型化、高集積化により、高効率の放熱が重要となっている。これにより高い熱伝導特性を持つ伝熱シートが注目されている。我々は、ナノコンポジット伝熱シート作製において、電界を用いてダイヤモンドフィラーを樹脂に整列させて、熱伝導特性の向上を試みている。これまでの検討の結果、伝熱シートの母材の誘電率の変化により、フィラーの整列に影響する誘電泳動力の大きさも変化することが示された。本研究では、伝熱シートの母材を着目して、シリコーンとアクリル樹脂を母材として使用して、その中のダイヤモンドフィラーの電界整列の整列速度と整列性を評価した。

近年、パワーデバイスの小型化、高集積化に伴い高効率の放熱が重要となっている。そこで、デバイスを効率的に放熱させる材料として、成形性に優れる合成樹脂と高熱伝導性フィラーを組み合わせた複合材料である伝熱シートが注目されている。我々の研究グループは、ダイヤモンド微粒子をフィラーとして、電界整列を用いてフィラーを熱伝導方向に整列させた伝熱シートを作製し、その熱伝導特性の向上を目指している。本研究ではダイヤモンドフィラーを電界整列させるうえで優れた母材の条件を調べるために、ダイヤモンドフィラーのアクリル溶媒とシリコーン溶媒における誘電泳動特性を評価した。

希土類系高温超伝導線材を複合導体として用いる際には，交流損失低減のため線材をツイストするが，導体性能を低下させることなくツイストピッチ等の条件を最適化するためには超電導特性の機械依存性を明らかにする必要がある．今回我々は，希土類系高温超伝導線材の臨界電流特性が線材のねじりに対して，どのような依存性を有するかを実験により調べたので報告する．

希土類系高温超伝導線材は、金属基板上に超伝導膜を成膜した後、表面に金属安定化層を形成する手法で作製されており、通常12mm～40mm程度の幅を有している。これを、4mm幅程度に切断したものが素線として広く使用されているが、近年は交流損失の低減を目的とした細線化が進められており、2mm幅の線材も販売されるに至っている。この時の切断方法としては、スリット刃による切断が一般的である。このような機械加工では、切断面付近の超伝導特性が劣化することがある。本研究では、機械加工により切断された希土類系高温超伝導線材の臨界電流特性を通電法および磁気的手法により調べ、切断部の影響について考察を行った。

近年、重金属層に隣接する磁性層中のスキルミオンは、そのナノサイズと微小電流による高速輸送により、新しい情報キャリアとして注目されている。しかし、典型的な例では、サイズと電流を大きくすると輸送速度が大きくなるというトリレンマがある。一方、磁性層と重金属層の界面に超薄膜を挿入することで、高いスピンミキシングコンダクタンスで輸送速度を高めることができる。その場合、挿入した極薄層を通しても必要なDMI（Dzyaloshinsky-Moriya interaction）を与え、スキルミオンを維持することが重要である。本研究では、CoFeBまたはGdCoを磁性層として用いた場合に、スキルミオンの維持に必要なDMI値を見積もる。

TbCoは大きな垂直磁気異方性を持つ物質として知られており、近年盛んに研究が進められているSpin-orbit torque(SOT)などの磁気特性を観測する際に、材料としてよく用いられている。そのため、その組成や膜厚を最適化することは極めて重要である。しかしその磁気特性は膜作成時のパラメータに依存しており、例えば、TbとCoの組成比によって、観測されるヒステリシスループが大きく変化することが明らかになっている。ここでは、スパッタ法にて製膜した 積層構造のTbCo薄膜を用いて、膜厚や積層回数を変化させた場合における、ヒステリシス特性の膜厚比依存性を調べた。その結果、膜厚や積層回数の変化は、保磁力や飽和磁化などの磁気特性に影響を及ぼすことが分かった。

近年、スピン軌道相互作用が大きい物質を組み合わせた薄膜界面で生じる、隣接磁化の向きが直行する状態が安定となるジャロシンスキー・守谷相互作用（DMI）の研究がなされており、DMIはスピントロニクスデバイスへの応用が期待されている。従来のDMI強度測定は、波数ベクトルの符号が異なるスピン波の共鳴周波数の差を用いて行われている。この測定方法では、共鳴周波数の差がスピン波の励起周波数の約3%と小さく測定が難しい。本研究では変化量の大きいパラメータとして波数ベクトルの符号が異なるスピン波の位相差に着目し、そのスピン波の位相差を利用してDMI定数の推定が可能であるかシミュレーションで検証した。

モータの効率を精度よく予測するため，高精度な鉄損計算が必要である．本研究は，モータの鉄損計算を精度よく行うため，鉄芯の初磁化曲線及び反作用磁界による直流ヒステリシス特性を考慮する鉄損計算法を無方向性電磁鋼板に適用した．また，異常渦電流損も考慮するための異常渦電流損補正係数を用いて，交流対称ヒステリシスループの再現を試みた．

電磁機器の鉄損を減らすために積層鉄芯が使用されているが，積層鉄芯を忠実にモデル化しようとすると膨大な計算量になる．そのため，我々は均質化手法を用いて積層鉄芯の変位を計算し，塊状鉄芯の計算結果と比較したので報告する．

本研究室は，これまでに電解めっき法を用いたFe-Ni膜に関して様々な報告を行ってきた。電解めっきにて目的の金属を析出させる場合，様々な目的で添加剤が用いたれる。本研究室ではこれまでに，錯体形成による金属イオンの安定化を目的にクエン酸や塩化アンモニウムなど錯化剤を検討してきた。本研究では，新たな錯化剤としてグリシンに着目し，実験を行ったのでその結果を報告する。

本研究室はこれまでに医療分野への応用を鑑み，めっき法により作製した白金系磁石膜に関する検討を行ってきた。従来の我々の検討は，高電流密度を適用した高速成膜が特徴であるが，電流効率が低く，水の電気分解に起因する水素発生が生じる。その結果，めっき開始時とめっき終了時ではめっき浴の状態が変化していることが予想される。本稿では，めっき浴の状態変化が磁気特性等へ与える影響を評価した。

本研究室では、医療・歯科用小型磁石応用を目指しためっき法を用いたFe-Pt磁石膜を報告してきた。成膜直後のFe-Pt膜はfcc構造を有し，700℃程度の規則化熱処理を施すことでfct構造に変態し，硬磁気特性が発現する。先行研究で、規則化熱処理の前に300℃程度の熱処理を施すことで残留磁気分極値が変化することを確認している。本稿では、300℃程度の熱処理過程に関してより詳細な検討を行った結果を報告する。

我々は，市販の小形ステッピングモータに内蔵されている350 μm厚の等方性Nd-Fe-B系ボンド磁石の小型化ならびに磁気特性向上を目指し，Pr-Fe-B系磁石ターゲットに紫外線レーザを照射することで，非磁性バインダを用いずにステンレスシャフトへ250 μm 厚の等方性厚膜磁石を固化成形し，更には「3 mm径を切るステッピングモータ」に応用してきた。本研究では，室温より高い温度領域での磁石膜の磁気特性やステンレス基板（シャフト）への成膜時の機械的性質を考慮し，Nd-Fe-B系磁石膜（一部，添加元素利用）を作製した結果を報告する。

本研究の目的は、線虫の神経細胞の時系列3Dデータに対して個々の神経細胞を全て追跡することである。線虫は非剛体的な動きを行い、時刻毎に神経細胞の位置関係が変化するため、剛体に対する物体追跡技術では追跡を行うことが困難である。そのため、まずは3Dデータに対して個々の神経細胞の検出を行う。その後、時系列3Dデータに対して非剛体画像レジストレーションを行うことで、各神経細胞の位置合わせを行う。これらの手順を行うことで、線虫の神経細胞の時系列3Dデータに対して個々の神経細胞を全て追跡することが可能となり、線虫の個々の神経細胞の活動を解析することができると考えている。

本稿では、腫瘍及び正常細胞の検出及びクラス分類を自動で行うマルチクラス検出手法を提案する。従来手法では、腫瘍細胞と正常細胞は見た目が類似している場合があり、個々の細胞を切り取った画像のみでは、医師であっても腫瘍と正常細胞を認識するのは難しい。医師は、細胞単体の形状に加えて、周辺の細胞の情報を利用して認識している。そこで本研究では、周辺の細胞の情報も取得した上で、細胞種単体に対してクラスを推定するモデルを提案する。実際に、細胞単体に対して周辺情報を取らない従来手法による分類と提案手法による分類をそれぞれ行い、その精度を比較することで提案手法の有効性を示す。

ある病院（ソースドメイン）のデータを用いて学習させたモデルが、別の病院（ターゲットドメイン）のデータでは、機械や撮影方法の違いにより、パフォーマンスが低下することを解決するために、半教師ドメイン適応に使われるターゲット画像の特徴の豊かさを測るクラスターエントロピーを提案する。提案法では、まず、クラスターエントロピーを用いてターゲットドメインの病理画像の特徴の豊かさを測る。そして、一番豊かな画像でモデルを再学習する。これにより，高性能な半教師ドメイン適応を実現する。実験では、提案したクラスターエントロピーを用いて半教師ドメイン適応を行い、二つ病院の病理画像で検証する。

生物の設計図である DNA 配列の言語を解き明かすことは生物学における大きな目標の一つだ。DNA 配列には遺伝子をコードする領域に加えて生体内での遺伝子の発現を制御する領域が存在しており、このような領域の一つとしてシスエレメントがある。シスエレメントは同じ配列であっても異なる文脈で用いられることで機能が変化することが知られており、このような多義性をうまくモデリングすることが DNA 配列の「言語」を解き明かすために必要だと考える。よって、本研究では自然言語処理で目覚ましい成果を出しており、文脈を踏まえて分析を行える BERT を用いて Word Embeddingを抽出し、その結果を SOM 及び CNN で用いることで DNA 配列の解析・分類を行う手法を提案する。

本研究では，アノテーション付きのデータを生成可能であるConditional GAN (cGAN)を使用したデータ拡張を行うことで，医療画像識別の精度改善を図る．現在，深層学習を用いた医療画像解析では，アノテーション付きの医療画像のデータ不足が深刻な問題となっている．従来のデータ拡張と比較して，cGANは学習データに存在しないデータを生成できる点で優れている．したがって，従来より多様なデータをモデルに学習させることが可能となり，識別精度の改善に繋がると考えられる．我々は，内視鏡画像を用いた実験を行い，cGANによるデータ拡張の有用性，及び従来のデータ拡張と比較した場合の優位性について考察する．

本研究では、手書き文字データから文字フォントを生成しその操作を行う問題を考える。まずペンタブレットを用いて手書き文字の2次元運動データを計測する。次に、計測された運動データから文字フォントを生成するためにガウス過程回帰を用いる。ただし、カーネル関数としてガウスカーネルを用いる。このとき、文字フォントはガウス過程モデルに基づく事後分布の平均として得られる。一方、文字のサイズや回転の基本操作に加え、カーネル関数のハイパーパラメータを調整することで書体を筆記体のように変形する操作も容易に定義できる。さらに、事後分布の分散を活用することで毛筆文字にみられるような「にじみ」を表現することもできる。これらの有用性は設計例により示す。

従来の深層学習では、入力パターンに対応する所望の出力が得られるように学習させるだけで、入力パターン内に存在する構造を把握させるという試みは、あまりなされてこなかった。そこで本研究では、文字認識問題を対象にして、入力パターン内に存在する構造を把握することができないかについて検証する。単純な漢字のみを学習した物体検出ネットワークを作成し、複雑な漢字から単純な漢字を取り除いたものを用いて再度学習することを繰り返すことで、漢字に存在する部分構造を提示する方法を提案する。基礎実験では、単純な漢字を学習させ、学習した漢字が含まれる他の漢字の検出を行い、提案手法の実現可能性や問題点について論じる。

本研究では,深層学習を用いて,情景内の特定の単文字をエンドツーエンドで消去可能な手法を提案する.従来手法である情景内の文字を消去するScene Text Removalでは,情景内の文字全体を消去することは可能である.しかし,情景内の特定の文字のみを消去したい場合が存在する.そこで,特定の文字を指定して消去を行うことを考えた.実験として,背景に文字を自然に合成した画像に対して,U-Netを用いて情景内の特定の英字1文字のみを消去することを試みる.また,文字種別評価を行うことで,文字種による結果の差異を考察する.

本研究では，文字画像に対して人間には認識できないレベルの微小なノイズを与えることにより，敵対的サンプルを生成することを目的とする．文字画像は一般画像とは異なり，白と黒の２値で表される．そのため，既存の手法でノイズを与えた際に画像の変化が顕著となり，不自然な画像が生成される．そこで本研究では，損失関数の勾配の絶対値が大きい画素にのみノイズを与えて，白または黒とする手法と，文字を表す画素周辺の画素にのみ画素値の変化を与える手法を提案する．提案手法を用いることで，文字らしさを維持しつつ機械学習モデルに誤分類をさせる文字画像を生成することが可能になると考えられる．

本研究では，NSDT (Neural Style Difference Transfer) を用いたフォント生成手法を提案する．同手法の原型であるNSTでは，ニューラルネットワークを用いてある画像のスタイルを別画像に転用する手法である．これに対しNSDTでは，2フォント間のスタイル差異を別のフォントに転用する．本発表では，このNSDTで生成されるフォントの可読性を向上すべく，新たに識別可能性を考慮した損失関数の導入を試みる．そしてフォント生成実験を通して向上効果を検証する．

動画像の超解像処理を効果的に行うためには、動画をフレームごとの2次元情報ではなく、時間軸方向の情報も含めた時空間情報として処理するべきである。これまで提案されている深層学習による動画像超解像処理では、静止画における超解像処理をもとにした2次元畳み込みを基本としており、その処理にフレーム間の変化に関する処理を追加した構成となっている。動画像をこのように空間と時間軸とでそれぞれ分けて処理するのではなく、時空間情報として総合的に処理することで、より柔軟で効果的な処理が期待できる。本研究では、時空間情報を3次元畳み込みによる深層学習によって処理する動画像超解像処理を提案する。

　運送業界は、温室効果ガス(主に CO2)の排出量の削減が期待されており、CO2 排出量を削減する⼿段の⼀つとして運送計画の最適化が考えられる。　そこで著者らは、⼩規模事業者を対象として、改良トンキロ法に基づく運送計画の⽴案を⽀援する運送計画⽴案⽀援システムを開発している。運送計画の⽴案に際しては、トラックの最⼤積載重量や労働者の負担など様々な観点を考慮する必要がある。本発表では、倉庫の偏在性や労働時間制約等を考慮した運送計画⽴案⽀援⼿法について述べる。

自動車部品製造業のような多品種大量広域生産を行う企業では、生産性や品質を向上させるために改善知識の再利用が重要である。しかし、人材流動性の高い地域では、生産技術者の経験や知識が乏しいことが多く、改善知識の再利用が必ずしも容易ではない。そこで、著者らは、生産システムの改善知識を体系的に整理し、これを蓄積，共有することで、人材流動性の高い地域においても系統的な改善支援を可能とする枠組みを開発している。本稿では、改善機会の多い生産システムのステージ階層を対象として,、IDEF0拡張記述形式と属性間関係図を基礎としたモデル化手法と改善活動への適用手順について述べる。

肉牛の繁殖業務では，自ら雌牛の発情を検知し，直後に人工 授精師あるいは獣医師に連絡して定まった種牛の精子をその母牛に人工授精する．そのため，乗駕する，乗駕されるといっ た発情行動を見逃してしまうと，子牛が生まれ るまでの母牛の飼料にかかる費用，人工授精や 妊娠鑑定にかかる費用等のコストが余計にかか ってしまうことになる.本研究では，システムによる発情や転倒等の検知を自動的に行うことに加え，そのの判断根拠を動画像等の人間による判断も行える形式で提示することを目標としている.そのためにまず汎用のネットワークカメラを設置して運用し，システム構築に必要な機能についての調査を行った．

実際に走っている感覚が得られるVR歩行運動システムを開発する.走っている感覚を得るための方法を模索し,様々な実験を行う予定である.その一つとして歩行速度に着目し,ヘッドマウントディスプレイを装着した状態で,自身の歩行速度が適応される映像と適応されない映像を用意し,二つを見比べた上で,どちらがより走っている感覚が得られたか評価する実験を行った.

世の中には膨大な量の動画像があり、これを漫画というコンテンツを用いて、動画像のもつ情報を圧縮する方法として漫画自動生成のシステムを提案する。漫画自動生成は動画像の持つ画像データと音声データを抽出し、それぞれについて漫画化に関する処理を行う。本研究では、動画像から抽出した画像データをもとに、そこから漫画のコマとなるようなフレーム（以下、キーフレームとする）を抽出することを目的としている。OpenPoseを用いて動画内の人物の関節点情報を取得し、これを用いてキーフレームの抽出や漫画のコマとしての画像の配置などを決定する。

近年のデジタル社会で生まれ続ける膨大な量の動画像を圧縮保存する手法の1つとして，漫画自動生成システムが提案されている．動画像から画像データと音声データを抽出し，それぞれについて漫画変換に必要な処理を行うことで，データ量の圧縮，およびデータから情報を得る際の時間の短縮が期待できる．本研究では漫画自動生成システムにおける音声データ処理の過程について，機械学習を用いた吹き出し位置の自動推定を提案する．漫画データセットのアノテーション情報を学習させる事により，システムが適切な吹き出し位置を提示する事を目的としている．

現在の3DCG技術は映像制作や3Dゲーム開発といったエンターテイメント業界をはじめとして,設計・生産や医療分野までにも利用されている.しかし,専門的な知識を持たない人が3次元形状モデリングを行うのは敷居が高い.この3次元形状モデリングにおいて実物の粘土を扱うような直感的変形が可能となれば,仮想粘土細工ツールとして教育や芸術活動の現場での活用が期待できる.相互作用力や外力のもとで運動する粒子群を包括するようにメッシュを貼り付け,仮想粘土モデルを形成する.本研究では空間に配置した粒子群の相互作用を利用して仮想粘土の変形を表現することを主目的とする.

少子高齢化や感染症対策としてサービスロボットが注目されている。このようなロボットには対話システムが搭載されている。マルチモーダルで自然な対話システムを開発するには、ユーザとロボット間の対話データを大量に収集する必要があるが、実際のロボットを使用して収集を行うと大きなコストを要する。また、対話データを収集する際に人とロボットが複数存在する状況も想定する必要があるが、別々の機器で収集してしまうと、分散したデータの収集と整理に手間を要する。本研究では、対話データを効率的に収集することを目的として、オンライン会議アプリケーションと仮想空間を組み合わせたシステムを開発した。

障害児童福祉施設とは、障害児童を一時的に預かり療育する施設である。障害児童福祉施設には、書類業務の負担が大きい、情報共有が十分でない、書類業務外の記録が少ない課題がある。これらの課題を解決するために、障害児童福祉施設向け業務支援Webアプリ「リンク」を開発した。リンクは、リアルタイムな記録と施設間の情報共有を実現する。評価実験として、書類の作成時間測定とアンケート評価を行った。結果として、書類の作成時間を最大94.0%削減し、アンケート調査では、手間が省ける、療育に専念できる、頻繁に使用できるとの回答を得た。よって、本研究で開発したリンクは、障害児童福祉施設における課題の解決に有用である。

スイッチング電源の伝達関数は制御回路の設計にとっては重要である。状態平均化法や拡張状態平均化法は近似手段を通じて様々なスイッチング電源の伝達関数が導出できるが、LLC共振コンバータやリプルの大きなスイッチング電源などの解析に使用すると精度が低下するという問題がある。本研究では拡張状態平均化法の適用範囲を更に広げて、より広く適用可能な状態空間平均化法を検討する。

Abstract:DC devices have been increasing in recent years, and it is expected that DC-DC converters will be further popularized. At this time, after the independent and stable DC-DC converter is connected in series, the whole system may be unstable. From the point of view of node impedance, this study investigates the stability of the new system when two buck converters are connected in series as source subsystem and load subsystem respectively.

DCマイクログリッドにおける電力需給調整には主に蓄電池システム（BES）が使用される。同じDCバスに並列に接続された複数のBESの充電量（SoC）を収束させるために、DC Bus Signalingに基づくBES接続用コンバータへの制御則がこれまで提案されており、これにより通信機能を用いることなくバッテリー充電資源の有効活用を図ることができる。本研究では充電容量や電圧の異なるBESをコンバータを介してDCバスに並列接続した場合のSoC自己収束の条件を導出した。得られた収束条件の元で、定常状態における各SoC同士の偏差を定式化し、シミュレーションにより得られた理論式の妥当性が確認された。

本稿では、動的量子化を用いたモデル予測制御によるDC-DCコンバータの演算量と特性の評価を行う。モデル予測制御は予測や最適化のための演算量が大きい制御法であり、実装時に問題となる。その演算量を削減するため制御量を動的に量子化し分解能を変動させる動的量子化を適用することを検討する。提案手法の有効性をシミュレーションにより検証し、演算量とコンバータの特性との関連性を評価したので報告する。

本研究では，ニューラルネットワーク制御DC-DCコンバータによる過渡応答特性の改善を目的とした電流推定による過補償抑制手法に関する検討を行う。先行研究により、ニューラルネットワークによる制御は従来のPID制御と組み合わせることで過渡応答を改善するが、同時に過補償が発生するため、これを抑制する手法が必要となる。そこで、出力コンデンサ電流の推定を用いた過補償抑制のための制御を提案する。ニューラルネットワーク制御と電流推定による制御を組み合わせることで、過補償を抑制することが可能となり応答性や収束性が改善される。提案手法について、シミュレーションによる評価を行ったので報告する。

本研究ではLLC電流共振コンバータを車載充電器に用いることを想定しており、位相シフト制御(PSM)と周波数変調制御(PFM)を併用することで充電器に求められる広い出力電圧範囲を実現している。しかし軽負荷動作のPSM時において実験機とシミュレーションで出力電流リプルに乖離があることを確認した。また出力電圧Voと位相シフト率Dのグラフにおいてシミュレーションでは見られなかった段付き特性が実験機で確認できた。本稿ではVo-Dグラフの段付き特性を出力電流リプル乖離の原因と考え、Vo-Dグラフに現れる段付き特性の原因解析をシミュレーションを用いて行う。