モデル規範型ニューラルネットワークによる精密ステージの制御法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT13011

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2013/03/04

タイトル(英語): Precision Positioning Control using Reference Model-Based Neural Network

著者名: 安海 聡一(群馬大学),齋藤 弘享(群馬大学),中嶋 健治(群馬大学),橋本 誠司(群馬大学)

著者名(英語): Azumi Soichi(Gunma University),Saitou Hiroyuki(Gunma University),Nakajima Kenji(Gunma University),Hashimoto Seiji(Gunma University)

キーワード: ニューラルネットワーク|非線形制御|過学習|精密位置決め|外乱オブザーバ|neural network|nonlinear control|over-learning|precision positioning control|disturbance observer

要約(日本語): 本稿では，モデル規範型ニューラルネットワーク制御系を提案し，その有効性を精密ステージを用いた実験により検証する。ここでは，ニューラルネットワークが未知の非線形項を学習し補償可能となることを示す。また，モデル規範型ニューラルネットワーク制御系へ外乱オブザーバを導入し，外乱補償することにより，ニューラルネットワークでの負担が軽減され，未知外乱に対してより効果的な補償が可能となることを示す。

要約(英語): In this paper, a high precision positioning control method based on the learning algorithm with a reference model is proposed. In the proposed control method, disturbance, modeling error and nonlinear characteristic can be effectively compensated by the neural network-based controller, which learns the reference model.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,105 Kバイト