慶應義塾研究者情報データベース

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• 1988年慶應義塾大学大学院理工学研究科電気工学専攻後期博士課程修了．工学博士（慶應義塾大学）．同年同大学理工学部助手．1991年同大学理工学部専任講師．1996年同大学理工学部助教授．2003年同大学理工学部教授．適応制御，ロバスト制御，非線形制御とその応用の研究に従事．計測自動制御学会常任理事，電気学会・産業計測制御技術委員会委員長など歴任．計測自動制御学会，システム制御情報学会，電気学会，機械学会，電子情報通信学会，IEEEなどの会員．

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1988年04月

  -

  1991年03月

  慶應義塾大学理工学部電気工学科 ,助手

• 1991年04月

  -

  1996年03月

  慶應義塾大学理工学部電気工学科 ,専任講師

• 1996年04月

  -

  2003年03月

  慶應義塾大学理工学部システムデザイン工学科、助教授

• 1997年04月

  -

  1998年03月

  兼慶應義塾大学学生総合センター就職部門（矢上支部） ,委員

• 2003年04月

  -

  継続中

  慶應義塾大学理工学部システムデザイン工学科 ,教授

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1983年03月

  慶應義塾大学, 工学部, (電気工学科)

  大学, 卒業

• 1985年03月

  慶應義塾大学, 工学研究科, 電気工学専攻

  大学院, 修了, 修士

• 1988年03月

  慶應義塾大学, 理工学研究科, 電気工学専攻

  大学院, 修了, 博士

学位 【 表示 ／ 非表示 】

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• 工学博士, 慶應義塾大学, 課程, 1988年03月

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

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• 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 （制御工学）

研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

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• 制御工学／非線形工学／適応学習制御システム／ロバスト制御システム／システムモデリングとデザイン

著書 【 表示 ／ 非表示 】

著書 【 表示 ／ 非表示 】

• 基礎からわかる　自動車エンジンのモデルベースト制御

  金子成彦 監修、山崎由大 編著、大森 浩充、平田光男、水本郁朗、一柳満久、松永彰生、神田智博, コロナ社, 2019年02月

  担当範囲: 4章第１節、4章第2節、コラム4.1　24.9頁

• データに基づく性能指向型制御システム設計

  大森 浩充，杉崎, 電気学会, 2017年06月

  担当範囲: 第11章

• Adaptive PID Control for Perfect Tracking Problem of MIMO Systems

  田村賢一，大森 浩充, INTECH, OPEN ACCSC Publisher, 2011年

• 自動車エンジンのモデリングと制御

  大森 浩充, コロナ社, 2011年

  担当範囲: 第6章吸気バルブリフト量に着目したエンジン制御（pp.120-150）

• 線形制御理論入門

  志水清孝、大森 浩充, 培風館, 2003年05月

  担当範囲: ロバスト制御

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文 【 表示 ／ 非表示 】

• State of Charge Estimation for Lithium-Ion Battery Based on Fractional-Order Kreisselmeier-Type Adaptive Observer

  Murakami T., Ohmori H.

  Machines 12 （ 10 ）  2024年10月

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  For the safe and efficient use of lithium-ion batteries, the state of charge (SOC) is a particularly important state variable. In this paper, we propose a method for the online estimation of SOC and model parameters based on a fractional-order equivalent circuit model. Firstly, we constructed a fractional-order battery model that includes pseudo-capacitance and determined the values of the circuit elements offline using the least squares method from actual input–output data based on the driving profile of an automobile. Compared to the integer-order battery model, we confirmed that the proposed fractional-order battery model has higher accuracy. Secondly, we constructed a fractional-order Kreisselmeier-type adaptive observer as an observer that performs state estimation and parameter adjustment simultaneously. Applying the general adaptive law to the battery model results in a redundant design with many adjustable parameters, so we proposed an adaptive law that reduces the number of adjustable parameters without compromising the stability of the observer. The effectiveness of the proposed method was verified through numerical simulations. As a result, the high estimation accuracy and convergence of the proposed adaptive law were confirmed.

  • Access to Document (DOI)

• Feedback Error Learning Control for Airpath System by Using Oxygen Concentration Adaptive Observer

  Hashimoto Y., Ohmori H.

  Comodia 2022 10th International Conference on Modeling and Diagnostics for Advanced Engine Systems    399 - 407 2022年07月

  　概要を見る

  To deal with stringent exhaust emission regulations, an exhaust gas recirculation (EGR) system is widely used in internal combustion engines. However, appropriate control of EGR is difficult because of the gas transport delay and unavailability of the EGR rate. In this paper, a model-based control approach for engine airpath systems is proposed. A physical model of engine airpath considering the transport delay in EGR is constructed. An adaptive observer is introduced to estimate the EGR rate by using available quantities. Feedback error learning control is applied to the airpath system to deal with a characteristic change of the controlled plant. We validate the proposed method by numerical simulations.

• Energy Optimization of Hybrid electric Vehicles Using Deep Q-Network

  Yokoyama T., Ohmori H.

  2022 61st Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers of Japan SICE 2022    827 - 832 2022年

  　概要を見る

  Hybrid electric vehicles are positioned as an intermediate form between gasoline and electric vehicles, contributing to lower fuel consumption and emissions. Map control is used for conventional engine control. This method maps optimal values from experimental data, and it has been pointed out that the capacity of the map is increasing and that it is difficult to respond to increasingly sophisticated control objectives. In this paper, we first present a model of a series-parallel hybrid electric vehicle and propose a method using Deep Q-Network, a typical reinforcement learning technique. Through numerical simulation, we verify that the SOC is within an acceptable range throughout the entire run and that energy efficiency can be improved compared to existing map control.

  • Access to Document (DOI)

• Real-Time Electricity Retail Pricing Dual Optimization With Context-Based Fuzzy Optimal Algorithm

  Jamaludin J., Ohmori H., Azzuhri S.R.

  Electric Power Components and Systems 50 （ 6-7 ） 374 - 385 2022年

  ISSN  15325008

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  Despite its bright prospect to promote affordable energy, one of the main concerns of real-time retail pricing for electricity is price volatility that would create potential bill shocks especially for low-income consumers. This would demotivate consumers to participate in real-time pricing scheme or to act as responsive participants to reduce peak demand. As a motivation to address this concern, this article proposes dual optimization method with fuzzy optimal algorithm to solve the optimization problem presented in the real-time pricing model with the aims to reduce price volatility and to lower the minimum price further. The fuzzy optimal algorithm applies a context-based fuzzy inferencing and a gradient adjustment to arrive at the optimal retail price for every time interval. Context-based fuzzy inferencing allows fuzzy value redefinition so that the desired level of precision is preserved. Gradient adjustment simplifies the derivation of the optimal retail price via a series of iterations. Simulation results reveal that price fluctuations are able to be reduced which would create stability and avoid undesired price spikes. At the same time, the results confirm that further reduction in the minimum retail price can be achieved which would improve welfare benefits while maintaining the desired level of consumer satisfaction.

  • Access to Document (DOI)

• Feedback error learning control using OS-ELM for SI engine airpath systems

  Wang D., Hashimoto Y., Ohmori H.

  IFAC Papersonline 54 （ 10 ） 182 - 188 2021年

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  Currently, due to the stricter emission legislation, spark-ignition (SI) engine with low pressure exhaust gas recirculation (LP-EGR) has become a research hotspot. However, with the increasing complexity of engine, it is difficult to obtain sufficient control performance by conventional MAP control or PID control. This paper focuses on the airpath system of a SI engine with low pressure EGR, proposes a new model-based control method for the model of the airpath system based on the Feedback Error Learning control using online sequential-extreme learning machine (OS-ELM) as controller algorithm. In this paper, the airpath model has been built and effectiveness of the proposed control method has been confirmed on the model.

  • Access to Document (DOI)

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

• 拡張極値制御方式の確立とエンジンパワートレインへの応用

  大森, 浩充

  科学研究費補助金研究成果報告書 2013年

• 極値制御方式を用いたエンジン・パワートレインの実用的制御

  大森, 浩充

  科学研究費補助金研究成果報告書 2008年

総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

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• データに基づく性能指向型制御システム設計

  大森 浩充、杉崎

  データに基づく複雑性の計量とその応用 （電気学会　電子・情報・システム部門，制御技術委員会）  1411   42 - 52 2017年11月

  記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

• 非線形系に対するモデル規範型適応制御系へのカーネルトリックの応用

  Cuoghi Ludovico、大森浩充（慶應義塾大学）

  電気学会研究会　C部門制御研究会、テーマ（制御理論・制御技術一般（スマートシステムと制御技術シンポジウム2020） （賀茂泉館４Ｆ「泉ホール」） , 

  2020年01月

  , 

  口頭発表（一般）, 電気学会

• フィードバック誤差学習を用いたディーゼルエンジン吸排気系の制御

  酒井 大地，大森 浩充（慶應義塾大学）

  第62回自動制御連合講演会 （札幌コンベンションセンター） , 

  2019年11月

  , 

  口頭発表（一般）, 日本機械学会（幹事学会）

• OS-ELMを用いたフィードバック誤差学習によるディーゼルエンジン燃焼制御

  楠瀬 弘城，大森 浩充（慶應義塾大学）

  第62回自動制御連合講演会 （札幌コンベンションセンター） , 

  2019年11月

  , 

  口頭発表（一般）, 日本機械学会（幹事学会）

• ニュートン型極値制御を用いた電気飛行機における回生電力最大化制御

  福田 直輝，大森 浩充（慶應義塾大学）

  第62回自動制御連合講演会 （札幌コンベンションセンター） , 

  2019年11月

  , 

  口頭発表（一般）, 日本機械学会（幹事学会）

• 出力制約付き極値制御設計法の提案

  加藤 啓太郎，日高 浩一（東京電機大学），大森 浩充（慶應義塾大学）

  第62回自動制御連合講演会 （札幌コンベンションセンター） , 

  2019年11月

  , 

  口頭発表（一般）, 日本機械学会（幹事学会）

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Works 【 表示 ／ 非表示 】

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• 大学共同利用機関法人　情報・システム研究機構　統計数理研究所　平成１８年度　公開講座　上級レベル　適応学習制御理論の新潮流

  大森 浩充

  2006年09月

  , 

  その他, 単独

  　発表内容を見る

  適応極値制御についての，理論研究の歴史と応用事例について述べ，極値探索の基本的な仕組みと，ダイナミックス系，離散時間系，多変数系への拡張を示し，ＰＩＤオートチューニング，タンク系，アンチロックブレーキなどへの応用事例について具体的に示した．

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• 電気学会 論文発表賞

  大森 浩充, 1994年03月, 電気学会

• 第6回安藤博記念 学術奨励賞

  大森 浩充, 1993年06月

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 確率・統計

  2025年度

• 非線形工学

  2025年度

• 理工学基礎実験

  2025年度

• 総合デザイン工学課題研究

  2025年度

• 総合デザイン工学特別研究第２

  2025年度

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社会活動 【 表示 ／ 非表示 】

社会活動 【 表示 ／ 非表示 】

• コロナ社　機械系コアテキストシリーズ　編集員、情報と計測・制御分野担当

  コロナ社

  2014年12月

  -

  継続中

• 東京電機大学　非常勤講師　制御工学Ⅱ

  東京電機大学

  2013年10月

  -

  2014年03月

• 東京電機大学　制御工学Ⅰ

  2013年04月

  -

  2013年09月

• 東京電機大学　制御工学Ⅱ

  2012年10月

  -

  2013年03月

• 計測自動制御学会評議員

  計測自動制御学会

  2010年01月

  -

  2011年12月

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学術貢献活動 【 表示 ／ 非表示 】

学術貢献活動 【 表示 ／ 非表示 】

• 日本技術者教育認定機構（JABEE)認定審査

  社団法人　電気学会, 

  2014年05月

  -

  2015年03月

• 日本技術者教育認定機構（JABEE)　認定審査

  社団法人　電気学会, 

  2012年05月

  -

  2013年03月

• 日本技術者教育認定機構（JABEE)　認定審査

  社団法人　電気学会, 

  2008年05月

  -

  2009年03月

所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

• 計測自動制御学会　制御部門 データ駆動型社会を支える適応学習制御調査研究会（愛媛大学　大西義浩　教授）　委員, 

  2020年01月

  -

  2021年12月

• 電気学会　IoTプラットフォーム上の制御技術に関する調査専門委員会　委員（DIIC1077）, 

  2017年12月

  -

  2019年11月

• 計測自動制御学会　制御部門　 データ科学とリンクした次世代の適応学習制御調査研究会（統計数理研究所　宮里義彦教授：委員長）　委員, 

  2017年01月

  -

  2019年12月

• 電気学会　先端制御システムの産業応用に関する協同研究委員会 委員（DIIC8085）, 

  2015年11月

  -

  2017年10月

• 電気学会　データに基づく性能指向型制御システム調査専門委員会　委員（CCT 1015）, 

  2014年10月

  -

  2016年09月

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 2019年04月

  -

  2020年03月

  2019年度　共同研究研究員, 大学共同利用機関法人　情報・システム研究機構（統計数理研究所）

• 2018年04月

  -

  2019年03月

  2018年度　課題番号（H30-2-2070）、研究課題名（データ科学とリンクした次世代の適応学習制御）、研究代表者（宮里 義彦）　共同研究研究員, 大学共同利用機関法人　情報・システム研究機構（統計数理研究所）

• 2017年12月

  -

  2019年11月

  IoTプラットフォーム上の制御技術に関する調査専門委員会（DIIC1077）, 電気学会

• 2017年04月

  -

  2018年03月

  Committee Member, 独立行政法人大学評価・学位授与機構学位審査会臨時専門委員　工学・芸術工学専門委員会

• 2017年04月

  -

  2018年03月

  2017年度　課題番号（H29-2-2060）、研究課題名（統計数理的アプローチによるユビキタスコンピューティング環境における適応学習制御）、研究代表者（宮里 義彦）共同研究研究員, 大学共同利用機関法人　情報・システム研究機構（統計数理研究所）

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