Publication

Preprint

  1. S. Tsuruhara, K. Ito, “Discrete-time Indirect Adaptive Control for Systems with State-Dependent Disturbances via Directional Forgetting: Concurrent Learning Approach,” arXiv preprint arXiv:2409.09316, 2024. [arXiv]

  2. S. Tsuruhara, K. Ito, “Hierarchical-type Model Predictive Control and Experimental Evaluation for a Water-Hydraulic Artificial Muscle with Direct Data-Driven Adaptive Model Matching,” arXiv preprint arXiv:2408.14223, 2024. [arXiv]

  3. M. Sekine, S. Tsuruhara, K. Ito, “Optimized Pseudo-Linearization-Based Model Predictive Controller Design Direct Data-Driven Approach,” arXiv preprint arXiv:2310.19367, 2023. [arXiv]

Journal paper

  1. R. Inada, S. Tsuruhara, K. Ito, S. Ikeo, “Precise Displacement Control of Tap-Water-Driven Muscle Using Adaptive Model Predictive Control with Hysteresis Compensation.” JFPS International Journal of Fluid Power System Vol. 15, Issue 3, pp. 78-85, 2022.

  2. S. Tsuruhara, R. Inada, K. Ito, “Model predictive displacement control tuning for tap-water-driven artificial muscle by inverse optimization with adaptive model matching and its contribution analyses,” International Journal of Automation Technology Vol. 16, No. 4, pp. 436-447, 2022.

  3. S. Tsuruhara, K. Ito, “Data-driven model-free adaptive displacement control for tap-water-driven artificial muscle and parameter design using virtual reference feedback tuning,” Journal of Robotics and Mechatronics Vol. 34, No. 3, pp. 664-676, 2022.

International Conference

  1. S. Tsuruhara, K. Ito, “Direct Data-Driven Adaptive Model Matching Based Model Predictive Displacement Control for a Water-Hydraulic Artificial Muscle and Robustness Evaluation to Characteristics Change”, the 12th JFPS International Symposium on Fluid Power in Hiroshima 2024, 1D1-04, 2024. (Student Presentation Award)

  2. A. Kosugi, S. Tsuruhara, M. Sekine, K. Ito, P. B. Zobel, F. Durante, “Ultra-Local Model Based Data-Driven Control for McKibben-type Artificial Muscles with Control Parameter Optimization Using VRFT,” the 12th JFPS International Symposium on Fluid Power in Hiroshima 2024, 1B2-03, 2024.

  3. S. Tsuruhara, K. Ito, “Adaptive FRIT-based Recursive Robust Controller Design Using Forgetting Factors,” 2024 32nd Mediterranean Conference on Control and Automation (MED), pp. 119-124, 2024. [Link], [arXiv]

  4. M. Sekine, S. Tsuruhara, K. Ito, “MPC for Artificial Muscles Using FRIT based Optimized Pseudo Linearization Model.” IFAC-PapersOnLine Vol. 56, Issue 2, pp. 7264-7269, 2023. [Link]

  5. S. Tsuruhara, K. Ito, “Virtual Reference Feedback Tuning-based Model-Free Adaptive Displacement Control for Tap-Water-Driven Artificial Muscle and Robustness Evaluation to Load,” 2022 European Control Conference (ECC), pp. 221-226, 2022. [Link]

  6. S. Tsuruhara, R. Inada, K. Ito, “Comparison of Model-Free Adaptive Displacement Control and Model Predictive Displacement Control for Tap-Water-Driven Muscle Considering Load Variation During Experiments, " Proc. of the 11th JFPS International Symposium on Fluid Power HAKODATE 2020, OS4-2-02, 2021.

  7. S. Tsuruhara, R. Inada, K. Ito, “Model Predictive Displacement Control Tuning for Tap-Water-Driven Muscle by Inverse Optimization with Adaptive Model Matching, " Proc. of 10th　International Conference on Fluid Power Transmission and Control ICFP2021, pp. 286-292, 2021.

Domestic Conference

  1. 小杉彩加，鶴原理司，伊藤和寿，空気圧人工筋の VRFT に基づく Intelligent PI 角度制御，第27回フルードパワー国際見本市カレッジ研究発表展示コーナー論文集，pp. 33-34，2024.

  2. 鶴原理司，伊藤和寿，直接データ駆動型適応モデルマッチングに基づく水圧人工筋のモデル予測変位制御，第27回フルードパワー国際見本市カレッジ研究発表展示コーナー論文集，pp. 31-32，2024.

  3. 山本祥太，鶴原理司，伊藤和寿，1 回の実験データを用いたデータ駆動型制御による水道水圧駆動人工筋の制御系設計，第27回フルードパワー国際見本市カレッジ研究発表展示コーナー論文集，pp. 29-30，2024.

  4. 鶴原理司，伊藤和寿，Concurrent Learning に基づく水圧人工筋の線形近似モデルと適応変位制御, 2024 年春季フルードパワーシステム講演会講演論文集，pp. 109-111, 2024.

  5. 鶴原理司，伊藤和寿，方向忘却付き適応FRITに基づく逐次的ロバスト制御器調整法のフルードパワーシステムへの応用, 2023 年秋季フルードパワーシステム講演会講演論文集，pp. 116-118, 2023.

  6. 小杉彩加，関根幹弥，鶴原理司，伊藤和寿，VRFTを用いたUltra-localモデルに基づく水道水圧駆動人工筋のデータ駆動型変位制御系の一構成法，2023 年秋季フルードパワーシステム講演会講演論文集，pp. 42-44，2023.

  7. 関根幹弥，鶴原理司，伊藤和寿，適応型FRITに基づく擬似線形化を用いたデータ駆動モデル予測制御系設計, 第66回自動制御連合講演会自動制御連合講演会講演論文集, pp. 932-937, (2B2-1), 2023.

  8. 鶴原理司，伊藤和寿，パラメータジャンプを有するシステムに対する忘却要素付き離散時間Concurrent Learning適応同定手法の提案, 第66回自動制御連合講演会自動制御連合講演会講演論文集, pp. 343-347, (1C2-1), 2023.

  9. 関根幹弥，鶴原理司，伊藤和寿，FRIT法に基づく疑似線形化を用いた水圧人工筋のモデル予測制御系設計, 2022年度春季フルードパワーシステム講演会講演論文集，pp. 123-125, 2022.

  10. 関根幹弥，鶴原理司，伊藤和寿，E-FRITおよびVRFT設計法による最適PIDパラメータを用いた水道水圧駆動人工筋回転アクチュエータの制御性能比較, 2022年度春季フルードパワーシステム講演会講演論文集，pp. 26-28, 2022. (最優秀講演賞受賞)

  11. 鶴原理司，伊藤和寿，Virtual Reference Feedback Tuningに基づくモデルフリー適応変位制御系の設計と水道水圧駆動人工筋への適用，2022年度春季フルードパワーシステム講演会講演論文集，pp. 17-19，2022.

  12. 鶴原理司，伊藤和寿，負荷変動を考慮した水道水圧駆動人工筋のデータ駆動型モデルフリー適応変位制御系の設計, 2021年度第26回IFPEXカレッジ研究発表展示コーナー論文集，日本フルードパワーシステム学会, 2021.

  13. 鶴原理司，伊藤和寿，水道水圧駆動人工筋のモデルフリー適応変位制御系の設計, 2021年度春季フルードパワーシステム講演会講演論文集，pp.88-90, 2021.

  14. 鶴原理司，稲田諒，伊藤和寿，適応モデルマッチングを用いた逆最適化による水道水圧駆動人工筋のモデル予測変位制御，2020年度秋季フルードパワーシステム講演会講演論文集，pp. 7-9，2020. (最優秀講演賞受賞)

Others

  1. 伊藤和寿，鶴原理司，フルードパワー制御理論の新たな潮流 : 水道水圧人工筋へのデータ駆動型制御の適用事例，日本工業出版，油空圧技術 / 油空圧技術編集委員会 Vol. 62 No. 3, pp. 16-22，2023.

  2. 鶴原理司，ラクイラ大学研究留学体験記，Note

  3. S. Tsuruhara, K. Ito, Comparison of Displacement Control Performance and Robustness Evaluation between Model-Free Adaptive Control and Model Predictive Control for Tap-Water-Driven Muscle, UNIVAQ-SIT Research Presentation Program, 2021.