著者

黒河 卓弘 吉松 和久 山内 将行 田中 衞

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.110, no.122, pp.71-76, 2010-07-05

---

本研究では,ボルトなどの緩みを検出し,緩んだ角度を計測できる,スパイラルインダクタを用いた安価なシステムの構築を提案する。スパイラルインダクタは,2枚重ねれば,その間に相互インダクタンスが生じる。よって,一方のスパイラルインダクタが回転すれば,スパイラルインダクタ間の相互インダクタンスが変化すると考えられる。そこで,スパイラルインダクタを用いたフィルタを構成し,相互インダクタンスの変化を利用すれば,回転角度が検出できると考えられる。

著者

井上 雅友 渡邉 勇太 島田 達郎 山内 将行 田中 衞

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.105, no.547, pp.43-48, 2006-01-17

参考文献数

8

---

本論文では, 離散時間型セルラーニューラルネットワーク(DT-CNN)を利用し, 学習によって得られたデータをもとに時系列データの予測方法を提案している. 予測に用いられるモデルは連立微分方程式であり, その係数はDT-CNNの状態方程式の平衡解から得られる. 機械学習によって得られたAテンプレートは時系列が多系列になるにつれて密行列になる. そこで, ハウスホルダ変換(HHT)を用いてAテンプレートを3重対角化することにより疎行列にし計算の小規模化を実現している. 時系列データにはChua回路のカオスアトラクタを用いている. シミュレーション結果では, 本提案手法を用いて観測されたデータから十分にアトラクタの予測が可能であることを示している.