リニアモータにおける状態変数依存外乱のガウス過程を用いた補償実験

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MEC22037

グループ名: 【D】産業応用部門 メカトロニクス制御研究会

発行日: 2022/11/30

タイトル(英語): Compensation for state variable dependent disturbances in linear motor using gaussian process regression

著者名: 佐々木 怜音(東京大学),大西 亘(東京大学),古関 隆章(東京大学)

著者名(英語): Reon Sasaki(The University of Tokyo),Wataru Ohnishi(The University of Tokyo),Takahumi Koseki(The University of Tokyo)

キーワード: 外乱オブザーバ|リニアモータ|ディテント力|カルマンスムーザー|ガウス過程回帰|Disturbance observer|Linear motor|Detent force|Kalman Smoother|Gaussian Process Regression

要約(日本語): 高推力かつバックラッシのないダイレクトドライブのコア付きリニアモータは産業界で重要な技術の一つである一方で，ディテント力をはじめとした位置依存外乱は高精度制御の大きな問題の一つである。ほかの種類のアクチュエータにも，位置や速度などの状態変数に依存する外乱が存在し，同じ軌道の制御においては再現性が保たれるが，異なる軌道では性質を変える空間依存外乱の補償が必要である。本論文では，カルマンスムーザーによってある軌道における外乱をオフラインで推定し，それをガウス過程回帰を用いることで位置や速度といった状態変数の関数としてモデル化し，異なる軌道における外乱を推定する手法を提案する。この手法は空間領域の外乱を保証できるだけではなく，モータの高速域における推力定数の減少などもまとめてマッピングすることで，外乱それぞれの詳細なモデリングを必要とせず包括的に補償することができる可能性を示唆する点に大きな価値がある。行われた実験によって，通常の外乱オブザーバを用いた場合と比較し最大追従誤差を66.2%，誤差の2乗ノルムを49.6%低減したことを示している。

要約(英語): While direct-drive linear motor with cores is important technology in the industrial world, position dependent disturbances such as the detent force are the major problems in high-precision control. Other types of actuators also have disturbances that depend on state variables such as position and velocity. Although reproducibility is maintained in control of the same trajectory, compensation for spatially dependent disturbances that change properties in different trajectories is required. In this paper, we propose a method for estimating the disturbance offline using a Kalman Smoother, modeling it as a function of state variables using Gaussian process regression, and estimating the disturbance on different trajectories. Experimental results show that a reduction in maximum tracking error of about 66.2% and a reduction in error norm of 49.6% were achieved compared to using the basic disturbance observer.

本誌: 2022年12月3日メカトロニクス制御研究会

本誌掲載ページ: 95-100 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,446 Kバイト