NIT TRAIN LABO

NIT TRAIN LABO

No.25~31(2021年掲出)

NITトレインラボは、本学教員の研究内容を紹介する場。
東武線全線の「ドア横ポスター」に掲出した内容は、この特設サイトにて動画や写真で詳しくご紹介いたします。
さぁ、NITトレインラボへGo!

  • ポスターをクリックするとPDFファイルが開きます。
  • 関連動画をクリックすると再生が始まります。

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目指せ、ノイズのない世界!
アクティブノイズコントロールで
静かな空間を創り出す

基幹工学部 電気電子通信工学科 信号処理研究室
木許 雅則 准教授


[ANC]
ANCとは、Active Noise Control の略称で「能動騒音制御」と呼ばれる騒音除去技術です。音は、空気などの媒体の振動(圧力変動)として伝達されます。ANCでは、この騒音の振動に対して、丁度、逆の振動(同振幅・逆位相の音)となる制御音をコンピュータを用いて生成し、それをスピーカから騒音に対して放射することで騒音の消去を行います。
騒音と制御音は同じ大きさで互いに逆の振動ですので、両者は干渉する(ぶつかり合う)と互いに打ち消し合い振動がなくなります(図1)。つまり、ANCは「音で音を消す」システムです。

【動画1】に、150Hzのサイン波を騒音とした場合でのANCの効果の例を示します。制御スピーカから2m離れた消音ポイントで丁度、同振幅・逆位相となる制御音をリアルタイムに生成することで,ANC-ON時では騒音が抑制されていることが分かると思います。

現状のANCでは、スピーカから消音ポイント間の伝搬経路に変動(人やモノ、消音ポイントの移動)があると消音性能が劣化したり、消音ポイント以外の騒音が制御されていない地点では逆に音が大きくなってしまうなどの問題があります。そのため、その利用はダクトや自動車の室内、工場など、特定の環境や様々な制約条件下に限定されてしまい、公共施設やオフィス、一般家屋など皆さんの目に届く一般的な場所への適用には至っていません。

【当研究室での取り組み】
当研究室では、指向性の極めて高いパラメトリックスピーカを応用したマルチチャネルANCシステムを構築することで、上記の問題の解決に取り組んでいます。このシステムにより、使用場所や場面の制約から開放された一般的で身近な環境で利用できるシステムの実現を目指しています。

本システムは、複数チャネルのパラメトリックスピーカから制御音を直線的に消音ポイントへ放射し、それらの混合音で騒音を打ち消します(図2)。
混合音を用いることで、チャネルそれぞれの音圧を小さくでき、かつその直進性から制御されてない場所への影響を最小限に抑えることが出来ます。
また、音波の直進性により伝搬経路を簡易な形式でモデル化することができ、伝搬経路の変動に対して強靱な実環境に即したシステムが実現できます。

▶ 電気電子通信工学科の紹介 ▶ 木許雅則准教授の紹介

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【図1】ANCによる消音の原理

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【図2】本システムの構成

【動画1】ANCの効果
(ON-OFF時の音圧変化)

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強風の持つエネルギーを無駄にしない!
風車の安全を担う
"ブレーキ"をつくり出す

基幹工学部 機械工学科 エネルギー工学研究室
丹澤 祥晃 教授


研究室では、風力エネルギーの利用、温度差エネルギーの利用、湿り蒸気の流動などについて研究しています。

垂直軸風車は、デザイン性に優れていて風向変化に対して万能に対応できるのですが、自己起動性が弱く高風速での加速が速いため、急激に回転数が上昇し制御が難しいといわれています。そこで、【写真】のジャイロミル型垂直軸風車の下に、高回転数時に飛び出す空気抵抗ブレーキを取り付け、風車の暴走を防ぐ研究を行っています。

写真に写っている3枚の白い板状のものが翼で、それらの中心に垂直の回転軸があります。奥に映っているのが「風洞」でここから風が吹き出すと、このジャイロミル型垂直軸風車は回転軸を中心に回転します。この風車が回っている様子を【動画1】に収めています。

空気抵抗ブレーキのブレーキ板は、水平に取り付けて低回転時の空気抵抗は小さく、飛び出すときは90°回転して空気抵抗が大きくなる工夫をしています。徐々に風が強くなったときの空気抵抗ブレーキの様子を【動画2】に収めています。中にばねが入っていて、回転が速くなると遠心力でブレーキ板が徐々に飛び出してきて、風車の回転が速くなりすぎるのを防ぎます。風が弱くなって回転が遅くなるとブレーキ板は元の位置に戻っていきます。

空気抵抗ブレーキのさらに下には、発電機があって風力発電をしています。空気抵抗ブレーキを取付けると発電に利用できる風速域が広がり、弱い風から強い風まで風速が変動する中でより多くの発電が可能になります。

▶ 機械工学科の紹介 ▶ 丹澤祥晃教授の紹介

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【写真】実験用ジャイロミル型垂直軸風車

【動画1】垂直軸風車が600rpmで回る様子

【動画2】空気抵抗ブレーキの
ブレーキ板が飛び出す様子

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ビッグデータから、一体何が見通せる?
IoTシステムを駆使して、
未来の便利を生み出す!

先進工学部 データサイエンス学科 ワイヤレスネットワーク研究室
高瀬 浩史 教授

■IoT
IoTとは、Internet of Thingsの頭文字を取った言葉で、「モノのインターネット」という意味です。このIoTはセンサと通信機能を持ったモノがネットワークに接続され、情報交換することにより相互に制御する仕組みとして注目を浴びています。IoTは無線通信技術やセンサ技術、ネットワーク技術の融合で実現できます。そして、ソサエティー5.0と呼ばれる未来社会を実現するためのキーテクノロジーのひとつとして期待されています。

■IoTとビッグデータ
IoTの仕組みを利用することにより、センサを通じて様々な情報やデータを収集することができます。収集したデータはクラウドサーバに蓄積されます。収集された大量のデータはビッグデータとして扱われ、データの可視化や統計解析、機械学習などにより分析することで発見や予測を行うことが可能になります。

■新しいIoTシステムの提案
私の研究室では、IoTを活用した新しいシステムを提案し、開発を行っています。学生と一緒にアイディアを考え、ディスカッションを重ねながらシステムを考えていきます。そして、IoTデバイスの開発や人工知能によるデータ分析に取り組んでいます。

【画像1】は、IoTによる屋内環境モニタリングシステムのプロトタイプで、室内の温度や湿度、CO2濃度などを測定し、基準値を超えたら警告表示やLINEで通知する機能があります。

【画像2】は、ディープラーニングと呼ばれるAI技術を使った植物の種類を判別するシステムの概要を示したものです。スマートフォンで撮影した植物の名前を知ることができます。同様の技術を使って農作物の病気や害虫などを判別するシステムの開発にも取り組んでいます。  最近では、看護・介護における見守りやケアサービスを支援するIoTシステムにも取り組んでいます。

▶ データサイエンス学科の紹介 ▶ 高瀬浩史教授の紹介

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