井上 正樹 (イノウエ マサキ)

Inoue, Masaki

写真a

所属(所属キャンパス)

理工学部 物理情報工学科 (矢上)

職名

准教授

HP

プロフィール 【 表示 / 非表示

  • 2004年4月~2007年3月:大阪大学 工学部 応用理工学科(飛び級制度による大学院進学のため退学) 2007年4月~2009年3月:大阪大学大学院 工学研究科 機械工学専攻 博士前期課程 2009年4月~2012年3月:大阪大学大学院 工学研究科 機械工学専攻 博士後期課程 2010年4月~2012年3月:日本学術振興会 特別研究員(DC2) 2012年4月~2014年3月:科学技術振興機構 FIRST 合原最先端数理モデルプロジェクト 研究員 2012年4月~2014年3月:東京工業大学大学院 情報理工学研究科 情報環境学専攻 研究員 2014年4月~2018年3月:慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科 助教 2018年4月~2021年3月:同専任講師 2021年4月~ 現在 :同准教授

総合紹介 【 表示 / 非表示

  • システム制御理論の研究者として,人と機械の協調制御のための基礎理論構築から運転アシスト制御,農業環境制御,航空管制制御への応用展開まで取り組んでいます。

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2009年04月
    -
    2010年03月

    大阪大学, 大学院 工学研究科 機械工学専攻, リサーチアシスタント(RA)

  • 2010年04月
    -
    2012年03月

    日本学術振興会, 特別研究員(DC2)

  • 2011年04月
    -
    2012年03月

    大阪大学, 大学院 工学研究科 機械工学専攻, シニアティーチングアシスタント(STA)

  • 2012年04月
    -
    2014年03月

    科学技術振興機構, FIRST 合原最先端数理モデルプロジェクト, 研究員

  • 2012年04月
    -
    2014年03月

    東京工業大学, 大学院 情報理工学研究科 情報環境学専攻, 研究員

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学歴 【 表示 / 非表示

  • 2003年04月
    -
    2007年03月

    大阪大学, 工学部, 応用理工学科

    大学, 飛び級

  • 2007年04月
    -
    2009年03月

    大阪大学, 工学研究科, 機械工学専攻

    大学院, 修了, 博士前期

  • 2009年04月
    -
    2012年03月

    大阪大学, 工学研究科, 機械工学専攻

    大学院, 修了, 博士後期

学位 【 表示 / 非表示

  • 博士(工学), 大阪大学, 課程, 2012年

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 情報通信 / 機械力学、メカトロニクス

  • ものづくり技術(機械・電気電子・化学工学) / 制御、システム工学

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 制御工学

  • 人と機械の協調制御

  • 農業環境制御

  • 航空管制

  • スマートグリッド

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研究テーマ 【 表示 / 非表示

  • 人と機械の協調制御, 

    2019年04月
    -
    継続中

  • 農業環境制御, 

    2020年04月
    -
    継続中

  • ドライバーの運転アシスト, 

    2020年04月
    -
    継続中

  • 航空管制制御, 

    2018年
    -
    継続中

  • 大規模複雑システムの制御, 

    2017年
    -
    継続中

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共同研究希望テーマ 【 表示 / 非表示

  • 人と機械の協調制御

    希望形態: 受託研究, 共同研究, その他

  • 人間行動のデータ駆動モデリング

 

著書 【 表示 / 非表示

  • 次世代電力システム設計論-再生可能エネルギーを活かす予測と制御の調和-

    井上正樹,(井村順一・原辰次編著), オーム社, 2019年11月,  ページ数: 423

    担当範囲: 7.4章「人と調和する制御:集合値信号を用いた階層化制御」,  担当ページ: pp.344-351

  • Analysis and Control of Complex Dynamical Systems: Robust Bifurcation, Dynamic Attractors, and Network Complexity

    INOUE Masaki, IMURA Jun-ichi, KASHIMA Kenji, and AIHARA Kazuyuki, Springer, 2015年

    担当範囲: Part I, Chapter 1, pp. 3-19 (Dynamic Robust Bifurcation Analysis)

論文 【 表示 / 非表示

  • Modularity in design of dynamical network systems: Retrofit control approach

    Ishizaki T., Sasahara H., Inoue M., Kawaguchi T., Imura J.I.

    IEEE Transactions on Automatic Control (IEEE Transactions on Automatic Control)  66 ( 11 ) 5205 - 5220 2021年11月

    ISSN  00189286

     概要を見る

    In this article, we develop a modular design method of decentralized controllers for linear dynamical network systems, where multiple subcontroller designers aim at individually regulating their local control performance with accessibility only to their respective subsystem models. First, we derive a constrained version of the Youla parameterization that characterizes all retrofit controllers for a single subcontroller, defined as an add-on-type subcontroller that manages a subsystem. The resultant feedback system is kept robustly stable for any variation in the neighboring subsystems, other than the subsystem of interest, provided that the original system is stable prior to implementing the retrofit control. Subsequently, we find out a unique internal structure of the retrofit controllers, assuming that the interaction input signal from the neighboring subsystems is measurable. Furthermore, we show that the simultaneous implementation of multiple retrofit controllers, designed by individual subcontroller designers, can improve the upper bound of the overall control performance. Finally, the practical significance of the method is demonstrated via an illustrative example of frequency regulation using the IEEE 68-bus power system model.

  • Gain-preserving data-driven approximation of the koopman operator and its application in robust controller design

    Hara K., Inoue M.

    Mathematics (Mathematics)  9 ( 9 )  2021年05月

     概要を見る

    In this paper, we address the data-driven modeling of a nonlinear dynamical system while incorporating a priori information. The nonlinear system is described using the Koopman operator, which is a linear operator defined on a lifted infinite-dimensional state-space. Assuming that the L2 gain of the system is known, the data-driven finite-dimensional approximation of the operator while preserving information about the gain, namely L2 gain-preserving data-driven modeling, is formulated. Then, its computationally efficient solution method is presented. An application of the modeling method to feedback controller design is also presented. Aiming for robust stabilization using data-driven control under a poor training dataset, we address the following two modeling problems: (1) Forward modeling: The data-driven modeling is applied to the operating data of a plant system to derive the plant model; (2) Backward modeling: L2 gain-preserving data-driven modeling is applied to the same data to derive an inverse model of the plant system. Then, a feedback controller composed of the plant and inverse models is created based on internal model control, and it robustly stabilizes the plant system. A design demonstration of the data-driven controller is provided using a numerical experiment.

  • Predictive Control of Cyber-Physical Systems

    Maestre J.M., Chanfreut P., Martín J.G., Masero E., Inoue M., Camacho E.F.

    RIAI - Revista Iberoamericana de Automatica e Informatica Industrial (RIAI - Revista Iberoamericana de Automatica e Informatica Industrial)  19 ( 1 ) 1 - 12 2021年

    ISSN  16977912

     概要を見る

    Predictive control encompasses a family of controllers that continually replan the system inputs during a certain time horizon to optimize their expected evolution according to a given criterion. This methodology has among its current challenges the adaptation to the paradigm of the so-called cyber-physical systems, which are composed of computers, sensors, actuators and physical entities of various kinds, including robots and even human beings who exchange information to control physical processes. This tutorial introduces the core concepts for the application of predictive control to cyber-physical systems by reviewing a series of examples that exploit the versatility of this design framework so as to solve the challenges presented by 21st century applications.

  • Grid resilience enhancement by reference shaping based on gray-box model

    Sadamoto T., Inoue M., Kaneko O.

    IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)  141 ( 5 ) 694 - 703 2021年

    ISSN  03854221

     概要を見る

    We propose a new method for enhancing resiliency of power systems integrated with renewable power resources. In the proposed method, we design a resilience enhancer that shapes reference values, generated by existing any power flow computation scheme such as EDC, so that the influence of faults on power system dynamics can be appropriately mitigated. The design of the resilience enhancer is based on so-called gray-box modeling, which is a fusion of a few prior knowledge on the grid and data acquired in its healthy operation. The effectiveness of the proposed method is investigated through a three-machine system integrated with three solar farms.

  • On the Instant Iterative Learning MPC for Nonlinear Systems

    Sato K., Sawada K., Inoue M.

    2020 59th Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers of Japan, SICE 2020 (2020 59th Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers of Japan, SICE 2020)     1166 - 1171 2020年09月

    ISSN  9781728110899

     概要を見る

    Model predictive control (MPC) is one of the methods which optimizes the trajectory of the system with the constraints from predicted states of the system. A number of researches have studied its applications, for example, online optimization methods and fast solvers for nonlinear systems, because of its effectiveness. We propose one of the methods to apply online MPC to nonlinear systems based on instant MPC (iMPC). We recast iterative learning MPC (ILMPC) for nonlinear systems as iMPC via the primal-dual gradient algorithm, which we name "i-ILMPC". Finally, a numerical simulation is performed to demonstrate its effectiveness.

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KOARA(リポジトリ)収録論文等 【 表示 / 非表示

総説・解説等 【 表示 / 非表示

  • 最適エネルギー管理のためのサイバーフィジカルシステムの系統的設計

    井上 正樹,畑中 健志

    特集「Society 5.0のためのシステム制御技術」,計測と制御 58 ( 8 ) 612 - 617 2019年08月

    記事・総説・解説・論説等(学術雑誌), 共著

  • 制御系設計の課題を実感するための導入実験

    浅井 徹,大須賀 公一,石川 将人,杉本 靖博,井上 正樹

    計測と制御 54 ( 3 ) 152 - 158 2015年

    記事・総説・解説・論説等(学術雑誌), 共著

  • ロバスト分岐解析-生体分子回路の解析や設計を例として-

    井上 正樹

    システム/制御/情報 58 ( 8 ) 321 - 326 2014年

    記事・総説・解説・論説等(学術雑誌), 単著

研究発表 【 表示 / 非表示

  • 自動車エンジン燃焼系の信頼度付きモデリング

    森川 浩太朗,井上 正樹,村岡 光夫,下城 孝名子,橋上 栄ニ,足立 修一

    第3回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム, 

    2016年03月

    口頭発表(一般)

  • 伝達関数へのモーメント制約のもとでの部分空間同定法

    井上 正樹,松林 綾香,足立 修一

    第3回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム, 

    2016年03月

    口頭発表(一般)

  • フィードバック接続によって外乱抑制性能が向上するシステムの一クラス:gamma-正実性を用いた解析

    浦田 賢吾,井上 正樹

    第3回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム, 

    2016年03月

    口頭発表(一般)

  • 自然エネルギーの動的モデリングと超短時間先予測

    浦田 賢吾,清岡 研治,井上 正樹

    第58回自動制御連合講演会, 

    2015年11月

    口頭発表(一般)

  • 周波数特性の事前情報を利用した部分空間同定法

    阿部 侑真,井上 正樹,足立 修一

    第58回自動制御連合講演会, 

    2015年11月

    口頭発表(一般)

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競争的研究費の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 人間の行動・意思決定を含むシステムに対する弱い制御と農業生産管理への応用と実検証

    2020年04月
    -
    2025年03月

    科学研究費補助金(文部科学省・日本学術振興会), 井上正樹、中村文一, 基盤研究(B), 研究代表者

  • 自動走行システムのためのプログラマブル環境刺激:光と振動による動きのデザイン

    2020年04月
    -
    2023年03月

    科学研究費補助金(文部科学省・日本学術振興会), 南裕樹、井上正樹,古川正紘,末岡裕一郎, 基盤研究(B), 研究分担者

  • モデル集合のみで展開する大規模複雑系の解析・設計論

    2017年04月
    -
    2020年03月

    科学研究費補助金(文部科学省・日本学術振興会), 井上正樹, 若手研究(B), 研究代表者

  • 超大規模複雑ネットワーク系の制御のための基本原理

    2014年04月
    -
    2018年03月

    科学研究費補助金(文部科学省・日本学術振興会), 井村順一、早川朋久,石崎孝幸,井上正樹,鈴木雅康, 基盤研究(A), 未設定

  • 遺伝子発現ネットワーク解析のための受動性に基づく不安定性理論

    2014年04月
    -
    2017年03月

    科学研究費補助金(文部科学省・日本学術振興会), 井上正樹, 若手研究(B), 研究代表者

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受賞 【 表示 / 非表示

  • 計測自動制御学会 制御部門マルチシンポジウム賞

    2022年03月

    受賞区分: 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

  • 計測自動制御学会 制御部門大会賞

    井上正樹,吉村翔, 2020年03月, 計測自動制御学会制御部門

    受賞区分: 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

  • 計測自動制御学会 制御部門パイオニア賞

    井上正樹, 2020年03月, 計測自動制御学会制御部門

    受賞区分: 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

     説明を見る

    「人の意思決定を含むシステムに対する制御理論の開拓と展開」に対して

  • Asian Journal of Control Outstanding Reviewer for 2019

    2020年, Chinese Automatic Control Society

    受賞区分: 学会誌・学術雑誌による顕彰

  • エヌエフ基金 研究開発奨励賞

    井上正樹, 2019年11月, エヌエフ基金

    受賞区分: その他

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担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • プレゼンテーション技法

    2022年度

  • 物理情報数学C

    2022年度

  • 自然科学実験

    2022年度

  • 基礎理工学課題研究

    2022年度

  • 基礎理工学特別研究第2

    2022年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 / 非表示

  • 動的システムのモデリングと制御,演習

    大阪大学工学部

    2018年04月
    -
    2019年03月

  • 自然科学実験(物理学)

    慶應義塾

    2015年04月
    -
    2016年03月

    春学期, 実習・実験

  • 物理情報工学実験AB

    慶應義塾

    2015年04月
    -
    2016年03月

    春学期, 実習・実験

  • 物理情報工学実験CD

    慶應義塾

    2014年04月
    -
    2015年03月

    秋学期, 実習・実験

  • 物理情報工学実験AB

    慶應義塾

    2014年04月
    -
    2015年03月

    春学期, 実習・実験

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教育活動及び特記事項 【 表示 / 非表示

  • 大阪大学工学研究科 研究科長賞

    2011年04月
    -
    2012年03月

    , 教育内容・方法の工夫

 

所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 電気学会, 

    2017年
    -
    2020年03月
  • IEEE, Control Systems Society, 

    2012年
    -
    継続中
  • 計測自動制御学会, 

    2008年
    -
    継続中
  • システム制御情報学会, 

    2008年
    -
    継続中

委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2022年01月
    -
    継続中

    副主査・幹事, 計測自動制御学会制御部門 人とつながる制御システム調査研究会

  • 2020年10月
    -
    継続中

    TC Member, IFAC Technical Committee on Social Impact of Automation, TC 9.2

  • 2019年04月
    -
    2020年12月

    幹事, 計測自動制御学会制御部門 Cyber-Physical & Human システム調査研究会

  • 2019年03月
    -
    継続中

    アソシエイトエディタ, 計測自動制御学会論文集

  • 2019年

    Program Committee, SICE International Symposium on Control Systems 2019

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