ピエゾアクチュエータの機械学習による高精度なヒステリシスモデルの構築

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC23017

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2023/08/07

タイトル(英語): Construction of High Accuracy Hysteresis Model for Piezoelectric Actuator by Machine Learning

著者名: 南 舜祐(神戸大学),元井 直樹(神戸大学)

著者名(英語): Shunsuke Minami(Kobe University),Naoki Motoi(Kobe University)

キーワード: ピエゾアクチュエータ|モーションコントロール|機械学習|ヒステリシス特性|Piezoelectric actuator|Motion control|Machine learning|Hysteresis characteristic

要約(日本語): 近年、医療・産業の発展に伴い、微小な対象物を正確に操作する技術が希求されている。この様な微細な動作を行う上で、ピエゾアクチュエータは高出力、高分解能など様々なメリットから広く使用されている。ただ、これには最大の弱点としてヒステリシス特性が存在する。これにより、位置決め精度の低下など様々な問題が発生する。そこで、本研究では機械学習を用いて、高精度なヒステリシス特性のモデルを構築することを目指す。

要約(英語): Piezoelectric actuators are widely used because they have various advantages such as high output and high resolution in performing minute movements. However, this has a hysteresis characteristic as the biggest weak point. This causes various problems. Therefore, in this research, a highly accurate model of hysteresis characteristics is constructed using machine learning.

本誌: 2023年8月10日産業計測制御研究会

本誌掲載ページ: 59-64 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,902 Kバイト