リニアスライダにおけるSVRを用いたモデル化誤差補償

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：CT25119

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日：2025/12/24

タイトル(英語)：Modeling Error Compensation for Linear Sliders Using Support Vector Regression

著者名：高羽　 諒(東京農工大学),伊藤 豪輝(東京農工大学),保科 友哉(東京農工大学),鄧 明聡(東京農工大学)

著者名(英語)： Ryo Takaha(Tokyo University of Agriculture and Technology),Gouki Itou(Tokyo University of Agriculture and Technology),Tomoya Hoshina(Tokyo University of Agriculture and Technology),Mingcong Deng(Tokyo University of Agriculture and Technology)

キーワード：リニアモータ　,位置決め制御,ＳＶＲ,非線形制御,ロバスト既約分解,ロバスト制御,Linear motor ,position control,Support Vector Regression,nonlinear control,robust coprime factorization,robust control

要約(日本語)：リニアスライダは半導体製造ステージ等で高精度な位置制御が求められるが、リニアモータの動特性が有する非線形性によるモデル化誤差が課題である。従来手法では不確かさが残り、目標追従性が低かった。そこで本研究では、未知の非線形性にも適応可能なSVRを用い、プラントモデルの不確かさを学習・補償する手法を提案する。不確かさに対しSVRによるモデル化を行い、線形モデルと比較することで提案手法の有効性を検証する。

要約(英語)：This paper proposes a method to use Support Vector Regression (SVR) compensating nonlinear model uncertainties in linear sliders. By modeling the above uncertainties with SVR, we improve tracking accuracy hampered by unknown nonlinearities. The proposed method's effectiveness is validated through comparison with a conventional linear model.

本誌：2025年12月27日制御研究会

本誌掲載ページ：31-36p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,737Kバイト