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東大 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 知能機械情報学 2018年度 院試 過去問 解答例・解説(全3問)

全3問の分野は制御工学1問、電磁気学・回路1問です。伝達関数、剛体の回転運動、固有振動数と振動系などが出ています。2016年度と共通するテーマは伝達関数、剛体の回転運動です。解説はすべて、途中式と最終答は大問1問ぶんを公開しています。残りは解答PDFに収録しています。問題本文は含みません。

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第1問 — 必答問題:回路・線形回帰・基礎用語

回路計算の整理

RCラダーは、暗算で処理しようとすると符号や係数を落としやすい。 節点を1つ置いてキルヒホッフの電流則を書くと、分母の一次項 R1C1+R1C2+R2C2R_1C_1+R_1C_2+R_2C_2 を機械的に導ける。数値例では2つの極がほぼ重なるため、 2次ローパスとしての折れ曲がりを明確に描くとよい。

線形回帰の答案

目的関数、正規方程式、解の3点を順に書くのが最も安全である。 バイアス項は拡張ベクトル x′x' に定数1を入れることで、係数ベクトルと同じ形で扱える。

必答問題:回路・線形回帰・基礎用語の途中式・最終答をPDFで見る

第2問 — 選択問題2A:一リンクアームとDCモータ制御

減速機の効果

減速機では、角速度は 1/n1/n になり、トルクは nn 倍になる。 そのため、負荷慣性はモータ側に 1/n21/n^2 で反映される。 この性質はロボットアームのアクチュエータ選定で非常に重要で、減速比を大きくすると 重いリンクを動かしやすくなる一方、バックラッシュや摩擦、応答遅れの問題も増える。

振動性の読み方

特性方程式を s2+2ζωns+ωn2=0 s^2+2\zeta\omega_n s+\omega_n^2=0 と見比べると、剛性を上げるフィードバックは ωn\omega_n を大きくし、 逆起電力による速度項は減衰に相当する。減速比が大きいと速度項が n2n^2 で効く点を 答案に書けると、定性的説明として十分である。

解答

問1:リンクの運動方程式

リンク角を θ\theta、関節トルクを τ\tau とする。運動エネルギーと位置エネルギーは T=12Iθ˙2,U=mgr(1−cos⁡θ) T=\frac{1}{2}I\dot\theta^2,\qquad U=mgr(1-\cos\theta) とおける。ラグランジュ方程式より Iθ¨+mgrsin⁡θ=τ. I\ddot\theta+mgr\sin\theta=\tau.

減速比 1:n1:n を θm=nθ,τ=nτm \theta_m=n\theta,\qquad \tau=n\tau_m と定義する。したがって θ=θmn,θ˙=θ˙mn,θ¨=θ¨mn. \theta=\frac{\theta_m}{n},\qquad \dot\theta=\frac{\dot\theta_m}{n},\qquad \ddot\theta=\frac{\ddot\theta_m}{n}. これをリンクの運動方程式に代入すると Inθ¨m+mgrsin⁡θmn=nτm. \frac{I}{n}\ddot\theta_m +mgr\sin\frac{\theta_m}{n} = n\tau_m. モータ側トルクで見ると In2θ¨m+mgrnsin⁡θmn=τm. \frac{I}{n^2}\ddot\theta_m +\frac{mgr}{n}\sin\frac{\theta_m}{n} = \tau_m. 従って、リンクの慣性モーメントはモータ側には I/n2I/n^2 として反映される。 減速比 nn が大きいほど、モータから見た負荷慣性は小さくなる。

問2:DCモータ

トルク定数を KtK_t、逆起電力定数を KeK_e、電機子抵抗を RaR_a とする。 電機子電流を ii とすれば τm=Kti. \tau_m=K_t i. また e=Keθ˙m=Kenθ˙. e=K_e\dot\theta_m=K_en\dot\theta. インダクタンスを無視した等価回路では u=Rai+e. u=R_ai+e. よって i=u−Kenθ˙Ra. i=\frac{u-K_en\dot\theta}{R_a}. リンクに作用するトルクは τ=nKti=nKtRau−n2KtKeRaθ˙. \tau=nK_t i = \frac{nK_t}{R_a}u - \frac{n^2K_tK_e}{R_a}\dot\theta.

問3:水平配置での状態方程式と制御性

重力項を除くと Iθ¨=nKtRau−n2KtKeRaθ˙. I\ddot\theta = \frac{nK_t}{R_a}u - \frac{n^2K_tK_e}{R_a}\dot\theta. 状態を x=[θθ˙] x=\begin{bmatrix}\theta\\ \dot\theta\end{bmatrix} とすると x˙=[010−n2KtKeIRa]x+[0nKtIRa]u. \dot x = \begin{bmatrix} 0&1\\ 0&-\dfrac{n^2K_tK_e}{IR_a} \end{bmatrix}x + \begin{bmatrix} 0\\ \dfrac{nK_t}{IR_a} \end{bmatrix}u. 可制御性行列は C=[0nKtIRanKtIRa−n3Kt2KeI2Ra2] \mathcal C= \begin{bmatrix} 0&\dfrac{nK_t}{IR_a}\\ \dfrac{nK_t}{IR_a}& -\dfrac{n^3K_t^2K_e}{I^2R_a^2} \end{bmatrix} であり、 det⁡C=−(nKtIRa)2. \det\mathcal C = -\left(\frac{nK_t}{IR_a}\right)^2. nKt≠0nK_t\ne0 ならランクは2であり、可制御である。

位置フィードバック u=−Kθu=-K\theta を考えると、特性方程式は s2+n2KtKeIRas+nKtKIRa=0 s^2+ \frac{n^2K_tK_e}{IR_a}s + \frac{nK_tK}{IR_a}=0 となる。KK を大きくすると定数項が増え、固有振動数が上がるため振動的になりやすい。 一方、減速比 nn を大きくすると速度項の係数が n2n^2 で増えるため、 電気的な粘性減衰が強くなり、振動が抑えられやすい。

最終答

Iθ¨+mgrsin⁡θ=τ,τ=nτm,θm=nθ, I\ddot\theta+mgr\sin\theta=\tau,\quad \tau=n\tau_m,\quad \theta_m=n\theta, τm=Kti,e=Keθ˙m,u=Rai+e, \tau_m=K_ti,\quad e=K_e\dot\theta_m,\quad u=R_ai+e, x˙=Ax+bu,A=[010−n2KtKeIRa],b=[0nKtIRa]. \dot x=Ax+bu,\quad A= \begin{bmatrix} 0&1\\ 0&-\dfrac{n^2K_tK_e}{IR_a} \end{bmatrix}, \quad b= \begin{bmatrix} 0\\ \dfrac{nK_t}{IR_a} \end{bmatrix}.

第3問 — 選択問題2B:スタック・キュー・逆ポーランド記法

ポインタ構造の読み方

この問題は、配列ではなくリンク構造を追う力を見ている。スタックでは先頭だけを更新すればよいが、 キューでは末尾に追加して先頭から取り出すため、先頭ポインタと末尾ポインタを両方持つと実装が簡潔になる。

逆ポーランド記法

演算子を見た瞬間に、直前の2つの値がその演算子の被演算子になる。 引き算と割り算では、後からpopした値が左オペランド、先にpopした値が右オペランドである。 ここを逆にすると答えが変わるので注意する。

選択問題2B:スタック・キュー・逆ポーランド記法の途中式・最終答をPDFで見る

年度別の解答例(3年度)

  • 2020年度(全3問)

    必答問題:力学・論理回路・基礎用語 / 選択問題2A:平面マニピュレータ / 選択問題2B:情報表現・符号・エントロピー

  • 2018年度(このページ・全3問)

    必答問題:回路・線形回帰・基礎用語 / 選択問題2A:一リンクアームとDCモータ制御 / 選択問題2B:スタック・キュー・逆ポーランド記法

  • 2016年度(全3問)最終答まで公開

    必答問題:衝突・情報量・電動機 / 選択問題2A:磁気浮上とワイヤ駆動機構 / 選択問題2B:線形識別とマージン

2018年度の出題内容

全3問

この3問の分野は制御工学1問・電磁気学・回路1問です。

大問分野主題解説の小見出し最終答
第1問電磁気学・回路回路・線形回帰・基礎用語回路計算の整理 / 線形回帰の答案あり
第2問制御工学一リンクアームとDCモータ制御減速機の効果 / 振動性の読み方あり
第3問スタック・キュー・逆ポーランド記法ポインタ構造の読み方 / 逆ポーランド記法あり

同じテーマを出した他大学・他年度

5テーマ

前年度(2016年度)との違い

大問数
2016年度 3問 → 2018年度 3問
両年度に出たテーマ
伝達関数・剛体の回転運動
2018年度で新しく出たテーマ
固有振動数と振動系・ボード線図・グラフ探索
2016年度の解答例

東京大学の公式過去問

公開年度範囲
2016〜2020
公式の解答例
非公開(問題冊子のみ)
院試hubの最終確認
2026-08-13
東京大学の公式過去問PDF