深層学習によるピエゾアクチュエータのヒステリシス特性補償に関する研究

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-147

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Research on Hysteresis Compensation of Piezoelectric Actuator by Deep 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|深層学習|ヒステリシス特性|Piezoelectric Actuator|Deep Learning|Hysteresis

要約(日本語): 近年，微小な物体を高精度にマニピュレーションする技術が希求されている。医療分野においては細胞を操作することにより病理診断が行われ，産業分野においては微小電気機械システム（MEMS）の製造などに用いられる。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，高精度，小サイズなど様々なメリットがあり，広く利用されている。しかし，ピエゾアクチュエータにはヒステリシス特性が存在する。この特性によって位置決め精度が大幅に低下してしまう。そこで，本研究ではピエゾアクチュエータの位置決め精度の向上を目指し，深層

本誌掲載ページ: 254-256 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 881 Kバイト