東京工科大学　工学部　電気電子工学科　ブログ

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

今日はOB訪問として昨年度の卒業生が大阪から来てくれました。その上司にもご同行いただきました。卒業生の元気な様子を拝見できたことはとても嬉しいところでした。また採用活動に関する情報交換もできて大変有益でした。

遠路わざわざお越しいただくのに、今日はあいにくと八王子も積雪していました。写真は15:00過ぎの研究棟Cの裏山の様子です。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

先日、産学共同研究に関連した実験実施のために新幹線で出張しました。新幹線にリモートワーク用の車両が用意されたと報道されていましたので、これは挑戦するしかありません。

ちょうど機材貸出のある便でしたのでモバイルルータ（200円）を使用しました。

2名の学生とそれぞれ10～20分ぐらいTeams上のWeb会議を用いて面談しました。研究の進捗報告等をしてもらって、カメラON＋画面も共有しながらの面談となりました。天野は自前のBluetoothヘッドセットを用いました（これも借りてみればよかった）。

トンネルでは通信が途絶してしまいましたが、それ以外には非常に快適に通信することができました。通信品質面では大学からWeb会議をしているときと相違を感じませんでしたので、十分に実用的だと感じました。ヘッドセットも有効で音質はとても良好でした。かなり小さな声で話しても学生にきちんと声が届いているようでした。

もちろん話せる内容には個人情報や守秘義務に注意を払う必要があります。このあたりはいろいろと手当てをして行いました。

私の乗った車両には多いタイミングで10名程度しか乗客がいなかったようでした。アテンダントの方にお聞きしたところではこれでも多い方ではないかとのことでした。実際、私は席がとれなかったら困ると心配していましたが、実際には新幹線の扉が開く前に並んでいたのは私ともう1名の方だけでした。

面談以外でも資料の閲覧等を快適にできること、打鍵音もそれほど気にしないで済むことはとても有益でした。

検証結果としてまとめるならば、とても有効、ただしトンネルの続く区間を通る時間帯をWeb会議の想定時間から外しておくことが重要というところでしょうか。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

先日、模擬授業を行いました。八王子キャンパスに高校からご来訪いただいた皆様に午前中にメディア学部の川島先生が模擬講義を実施され、午後に私が担当しました。

私の研究しているインフラIoTに関連づけてセンサー・AI/機械学習といった事柄について説明しました。

会場として講義棟Bを使用しました。左右対称に配置されている建物の一つで、大学側では講義棟Aの位置に相当します。講義棟Bは大学の普段の講義では使用しないのですが、講義棟Aと内部のレイアウト・設備が大きく違っていて新鮮でした。

こんにちは、電気電子工学科の高木です。

CO2の排出を減らし、低炭素社会を実現するため、エンジン車から電気自動車への移行が進んでいます。電気自動車は環境に優しいという側面の他にも、操作に対する反応が早いという特性があります。電気自動車に使われるモータはエンジンに比べその反応速度が100倍以上速くなります。

モータが高速に応答できる性能を使って、高木研究室では登り坂のスリップを抑制する方法を提案し、国際学会、論文発表を行ってきました。車輪の回転数を測定比較することで、車輪のスリップを検知し、スリップの発生とともにモータを停止する方法で、トルク関数制御と呼ばれる方法です。

トルク関数制御の優位性が確認されたことから、コーナリング（操舵）の制御に適用する検討を始めました。中国から来ている大学院生は、大学では機械工学を学んでおり、電気自動車の制御に興味をもっていたことから、彼がこの研究を担当しています。研究に着手しててから、EVカードのハード、ソフトの改造を終え、走行実験ができるようになりました。さらに、１回目の実験でスリップを含めた走行状態のデータが取得できることがわかりました。

今後、走行実験を繰り返し、トルク関数制御を使った制御の有効性を確認し、2022年3月に開催される電気学会　全国大会で研究成果を発表します。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

土木学会 構造工学委員会 第2回 AI・データサイエンスシンポジウムにて天野研の修了生Kさんが発表を行いました。

小林さんは学士・修士一貫早期修了プログラムで学部＋修士課程を1年短い5年間で終えた学生です。この3月に修了して就業していますが、本日は発表セッションへの参加を在職中の企業から認めていただきました。今回の許可を出していただくにあたりご尽力いただいた皆様、特別にご配慮をいただきありがとうございました。この場を借りて御礼申し上げます。

発表内容はその卒業課題～修士研究の内容の総括といえる内容です。照明柱に生じるき裂が音伝播特性に変化を生じさせることに着目し、それを機械学習を用いて検出するといった内容でした。これは天野研としてはインフラIoT分野で2つ目の主要なテーマでもありました。

在学中に修士論文執筆後にその内容の主要部分を投稿論文にまとめ直して今回の発表に至りました。学士・修士一貫早期修了プログラムで研究期間が通常よりも短い中、たいへん苦労して成果をまとめました。最後にこういった形でアウトプットできたことは大変喜ばしいところでした。小林さん、お疲れ様でした。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

ついに対面授業へと大幅に復帰することができました。私の担当する2つの講義もこれまでオンラインでしたが今週から対面になりました。

写真左はその初日にあった私の担当講義の様子です。教室に誰もいません。私が教室を間違えたわけではありません。この講義で学ぶ内容に関連して自分ならどうするか、それを確認するためにちょっと外出してもらったときの様子です。私は教室で留守番をしていました。

写真右は翌日の別講義での撮影会の様子です。センサー工学の講義でダイナミックレンジについて理解を深めるため、暗いところと明るいところを同時にスマホのカメラで撮影しているところです。サンプルの画像を配るよりも、自分の目で撮影環境を見つつ撮影することで、人間の目とカメラを対比して学ぶところです。

いずれも学生たちはいろいろと相談しながら試行しているので、ただ講義を聴くよりも効果があるのではないかと考えています。

これらはオンラインではなかなかその実施が難しい形式です。対面に復帰できたからこそのところですね。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

電気電子工学科では3年次後期の冒頭に配属先となる研究室を決めます。今日はその説明会を実施しました。

説明会はWeb会議上で行いました。配属先希望および自己推薦の申告方法、研究室紹介と合わせて進路関連の説明も行いました。

電気電子工学科では今年度は6月にも説明会を実施しました。このために研究室紹介は2回目となります。各教員は2回目に何を話すかという新たな課題に挑戦した形です。それぞれにいろいろな工夫があって面白かったです。

私は研究説明でときどき利用しているスマホを用いた手品を披露しました。この手品では紙コップの中身（空か乾電池があるか）を当てています。これはセンサーとAI/機械学習の組み合わせの実例になっています。実演も考えたのですが動画再生にしました。各研究室の持ち時間が5分と短かった..は言い訳ですね。ちょっと心配になって動画にしてしまいました。

もちろん実演可能なので関心のある人や本当にできるの？と疑いを持った3年生は相談会へどうぞ。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

本日、秋の学位記授与式が行われました。春の学位記授与式では多数の学生が卒業・修了しますが、秋の学位記授与式では数十名が卒業・修了します。規模としては春の方が圧倒的に大きいのですが、秋の小規模な学位記授与式も距離感が近いといいましょうか、味わいがあります。とはいえ新型コロナウイルス対策をしているので、物理的な距離は十分に空いています。

本日の学位記授与式で天野研のMさんが修了しました。春の学位記授与式であれば学部・専攻の代表者が学長から学位記を受け取り、その後に指導教員から個別に学位記を渡すところです。今回は大学院生の人数が少ないので学長から直接、学位記を受け取ることができました。これも秋ならです。

Mさんはこれから片付けをして帰国の途につくとのことです。帰国後のご活躍を祈念します。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

この2021年の夏に天野研の大学院生 趙さんと李さんがそれぞれ学会で発表を行いました。

• FIT2021、「住宅内における災害内容に応じた避難指示システムの開発」、趙・天野
• 土木学会全国大会2021、「PIC フォーム非破壊検査装置の開発に関する研究」、李・天野・斯真田・鶴田

前者は昨年度修了した王さんの研究と基本構想の部分で関連し、住宅での振動計測のもう一つの側面に関する研究です。その内容はSMRC様との産学共同研究に関連した内容となっています。

後者は李さんと昨年度修了した丁さんとで一緒に進めてきた研究の更なる進展です。こちらはマテラス青梅工業様との産学共同研究に基づいて実施しています。

いずれの研究もセンシング＋機械学習といった内容になっています。対象やセンサーは大きく異なりますが、技術的な基幹は類似しています。これまでの蓄積が徐々に成果を上げていて、たいへん嬉しく思っているところです。

こんにちは。電気電子工学科の新海です。

インフラIoTの一例として、高電圧電力ケーブルの劣化診断のお話をしました。その続きです。

経年劣化で絶縁耐力が低下してくるとケーブルのシースや被覆(カバー)で部分放電が起き始めます。そうなったら、いち早く検知し、交換や保守をうまく進める必要があるわけです。

簡単に、安く、安全に、AIの力も借りて、誰でも診断できるようなシステムを目指して研究しています。

磁界を使った非接触の電流センサを使って、負荷電流を測定します。その中に含まれる微小なコロナ電流信号を分離してあげる必要があります。

測定波形をそのままAIに読ませて異常度を診断することも試しましたが、初期の部分放電は微小で、周波数やタイミングもランダムなため、簡単ではありません。AIの前のデータ処理を工夫することが重要です。

比較的うまくいきそうなのがウェーブレット変換を使った方法です。周波数スペクトルって聞いたことあるでしょうか？　波形の中にどんな周波数成分が含まれているかという情報を示します。ウェーブレット変換は少し精度は落ちるのですが、周波数スペクトルの時間変化を求めることができます。

図のように、ウェーブレット変換で時間と周波数と強度の３つの情報を含んだカラーマップを作り、AIによる画像診断に持ち込めないかなと考えて研究中です。宝探しみたいなものですね。（宝じゃなくて異常ですが。。。）