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J-GLOBAL ID：202202261601404743   整理番号：22A0925740

Q学習を用いたドラム型洗濯機における騒音と振動の低減【JST・京大機械翻訳】

Reduction of noise and vibration in drum type washing machine using Q-learning

著者 (5件)： Shimizu Tatsuya (Division of Information Science, Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology, Nara 630-0192, Japan) ,  Shimizu Tatsuya (Samsung R&D Institute Japan, Osaka 562-0036, Japan) ,  Funakoshi Hidekazu (Samsung R&D Institute Japan, Osaka 562-0036, Japan) ,  Kobayashi Taisuke (Division of Information Science, Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology, Nara 630-0192, Japan) ,  Sugimoto Kenji (Division of Information Science, Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology, Nara 630-0192, Japan)
資料名： Control Engineering Practice  (Control Engineering Practice)
巻： 122  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0647A  ISSN： 0967-0661  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 洗浄機におけるスピン乾燥プロセス中の振動とノイズは,最大の関心事の「ペインポイント」である。これらは,洗浄機のドラムにおける布の不均等分布から生じる不均衡ドラムによって主に引き起こされる。現在まで,洗濯機における不均衡は,振動を抑制する手段に焦点を当てた機械的設計問題であると考えられている。さらに,そのような布の不均等な分布は,一般的に質量点を用いてモデル化されるが,衣服の複雑な組合せの運動をシミュレートすることは不可能である。知る限りでは,ドラム型洗濯機のドラムに均等に衣服を付着させることによる振動の根本原因を除去することにより,この不均衡を最小化するための制御法は開発されていない。本論文では,確率現象としてこの不均衡を扱うQ学習を用いた無モデル制御法を提案した。洗濯機におけるQ学習を使用するため,衣服の難しいモデル状態を適切に定義し,部分的に観察可能なMarkov決定プロセスの負の効果を,広範囲の観測不能な状態データを積極的に取得し,平均化することによって,少量のデータでも回避した。その結果,実験では,スピン乾燥過程中の布の不均等分布による不均衡はQ学習により減少し,振動は半分となり,騒音は負荷サイズに関係なく3dB減少した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *騒音 ,  防振 ,  *洗濯機 ,  衣服 ,  *洗濯 ,  モデリング ,  制御方式 ,  乾式法 ,  モデル ,  雑音低減 ,  振動制御
準シソーラス用語： *Q学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 強化学習 ,  Q学習 ,  振動制御 ,  アンバランス制御 ,  洗濯機 ,  洗濯アンバランス ,  アクティブ騒音制御 ,  雑音低減 ,  振動低減

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： Q学習 ,  ドラム型 ,  洗濯機 ,  騒音