連続領域における蟻コロニー最適化アルゴリズムを用いた超音波モータの知的PID制御

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST22036,CT22099

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日: 2022/11/24

タイトル(英語): Intelligent PID Control of Ultrasonic Motor with Ant Colony Optimization for Continuous Domains

著者名: 穆 盛林(愛媛大学),柴田 論(愛媛大学),山本 智規(愛媛大学)

著者名(英語): Shenglin Mu(Ehime University),Satoru Shibata(Ehime University),Tomonori Yamamoto(Ehime University)

キーワード: 知的制御|ＰＩＤ制御|ニューラルネットワーク|超音波モータ|Intelligent control|PID control|Neural network|Ultrasonic motor

要約(日本語): 超音波モータ(Ultrasonic Motor : USM)の制御には数式モデルを必要としないPID制御が主流だが，摩擦駆動や温度変化によるUSMの特性変動が激しく，従来の固定ゲインPIDでは対処が困難であった．本研究ではニューラルネットワーク(Neural Network: NN)を用いて，PID制御のゲインを自動的にチューニングし，NNの学習に連続領域における蟻コロニー最適化(Ant Colony Optimization for Continuous Domain: ACOR)を用いた知的PID制御の開発を行った．位置決め制御実験により提案手法の有用性を確認した．

要約(英語): PID control, which does not require a mathematical model, is the main method of controlling ultrasonic motors (USM), but it was difficult to deal with conventional fixed-gain PIDs due to the large fluctuations in USM characteristics due to friction drive and temperature changes. In this study, a neural network (NN) is developed to automatically tune the gain of PID control with Ant Colony Optimization for Continuous Domain (ACOR) for learning. The usefulness of the proposed method was confirmed by a positioning control experiment.

本誌: 2022年11月27日システム/制御合同研究会

本誌掲載ページ: 27-32 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,722 Kバイト