JP4918682B2 - 超音波モータの制御方法、超音波モータ制御装置及び超音波モータを制御するためのプログラム - Google Patents
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Description
ただし、超音波モータは極めて非線形性が強いので、これを補償するために、本発明では、また、図7に示すように、この超音波モータユニットに対し、遺伝的アルゴリズム(GA)を学習に適用したニューラルネットワーク(NN)の出力をPID制御における加算点に付加する構成による制御を行う。
遺伝的アルゴリズムをニューラルネットワークに適用した制御においては、従来のように遺伝的アルゴリズム(GA)により予め決定された結合係数およびシグモイト関数のパラメータを有するニューラルネットワークの出力によりPID制御回路のゲインを直接調整する制御手法とは異なって、ニューラルネットワークにより制御入力を修正するという制御手法により超音波モータの特性変動をより効果的に補償した制御がなされる。
2 スライダ
3 圧電振動子
4 ステータ(弾性振動体)
5 シャフト
6 ベアリング
7 ケース
10 PID超音波モータユニット
11 仮想モデル型IMC‐PID制御器
12 ニューラルネットワーク(NN)
13 遺伝的アルゴリズム(GA)回路
14,15 信号加算点
Claims (6)
- 超音波モータの出力を目標値に基づいて制御する超音波モータの制御方法であって、
それぞれ定常応答における1周期を個体とした複数の個体からなる初期個体集団を設定し、予め設定された評価関数に基づいて各個体に対する適応度を算出することにより各個体をランク付けし、適応度がより高くなるように新たな個体を生成する過程を反復して適応度が最も高くなる複数の個体を得る遺伝的アルゴリズムを実行することと、
該遺伝的アルゴリズムの実行により得られた個体集団によりニューラルネットワークの結合係数及び設計パラメータを決定することと、
前記決定された結合係数及び設計パラメータに基づくニューラルネットワークの出力をPID制御手段の出力に加算点において付加して超音波モータを制御することと、
からなることを特徴とする超音波モータの制御方法。 - 超音波モータの出力を目標値に基づいて制御する超音波モータの制御方法であって、
可変仮想モデルを得るための制御系を用いて超音波モータの制御系における入力信号と出力信号により同定手法を用いて超音波モータの動特性の変化を反映した伝達関数を求め、求められた前記伝達関数を有する内部モデル制御回路により超音波モータへの制御信号を生成する可変仮想モデル化した内部モデル制御系を取り込んだPID制御手段を構成することと、
それぞれ定常応答における1周期を個体とした複数の個体からなる初期個体集団を設定し、予め設定された評価関数に基づいて各個体に対する適応度を算出することにより各個体をランク付けし、適応度がより高くなるように新たな個体を生成する過程を反復して適応度が最も高くなる複数の個体を得る遺伝的アルゴリズムを実行し、該遺伝的アルゴリズムの実行により得られた個体集団によりニューラルネットワークの結合係数及び設計パラメータを決定することと、
前記可変仮想モデル化した内部モデル制御系を取り込んだPID制御手段の出力と前記ニューラルネットワークの出力とをともにPID制御手段の出力に加算点において付加することにより超音波モータを制御することと、
からなることを特徴とする超音波モータの制御方法。 - 超音波モータに制御信号を与えて超音波モータの出力を目標値に基づいて制御するための制御信号付加手段を有する超音波モータ制御装置であって、前記制御信号付加手段は、それぞれ定常応答における1周期を個体とした複数の個体からなる初期個体集団を設定し、予め設定された評価関数に基づいて各個体に対する適応度を算出することにより各個体をランク付けし、適応度がより高くなるように新たな個体を生成する過程を反復して適応度が最も高くなる複数の個体を得る遺伝的アルゴリズムを実行するための遺伝的アルゴリズム回路と、
該遺伝的アルゴリズム回路により決定された結合係数及び設計パラメータに基づいて学習過程を行い前記PID制御部の出力に対し加算点において付加出力を生ずるニューラルネットワークと、
からなることを特徴とする超音波モータ制御装置。 - 超音波モータに制御信号を与えて超音波モータの出力を目標値に基づいて制御するための制御信号付加手段を有する超音波モータ制御装置であって、前記制御信号付加手段は、可変仮想モデルを得るための制御系を用いて超音波モータの制御系における入力信号と出力信号により同定手法を用いて求められた超音波モータの動特性の変化を反映した伝達関数を有する可変仮想モデル化した内部モデル制御系を取り込んだPID制御回路と、
それぞれ定常応答における1周期を個体とした複数の個体からなる初期個体集団を設定し、予め設定された評価関数に基づいて各個体に対する適応度を算出することにより各個体をランク付けし、適応度がより高くなるように新たな個体を生成する過程を反復して適応度が最も高くなる複数の個体を得る遺伝的アルゴリズムを実行するための遺伝的アルゴリズム回路での遺伝的アルゴリズムにより決定された結合係数及び設計パラメータに基づいて学習過程を行い前記PID制御回路の出力に対し加算点において付加出力を生ずるニューラルネットワークと、
からなることを特徴とする超音波モータ制御装置。 - 超音波モータの出力を目標値に基づいて制御するようにした超音波モータを制御するためのプログラムであって、それぞれ定常応答における1周期を個体とした複数の個体からなる初期個体集団を設定し、予め設定された評価関数に基づいて各個体に対する適応度を算出することにより各個体をランク付けし、適応度がより高くなるように新たな個体を生成する過程を反復して適応度が最も高くなる複数の個体を得る遺伝的アルゴリズムを実行し、該遺伝的アルゴリズムの実行により得られた個体集団によりニューラルネットワークの結合係数及び設計パラメータを決定し、前記決定された結合係数及び設計パラメータに基づくニューラルネットワークの出力をPID制御手段の出力に加算点において付加して超音波モータを制御するようにしたことを特徴とする超音波モータを制御するためのプログラム。
- 超音波モータの出力を目標値に基づいて制御するように超音波モータを制御するためのプログラムであって、可変仮想モデルを得るための制御系を用いて超音波モータの制御系における入力信号と出力信号により同定手法を用いて超音波モータの動特性の変化を反映した伝達関数を求め、求められた前記伝達関数を有する内部モデル制御回路により超音波モータへの制御信号を生成する可変仮想モデル化した内部モデル制御系を取り込んだPID制御手段を構成し、それぞれ定常応答における1周期を個体とした複数の個体からなる初期個体集団を設定し、予め設定された評価関数に基づいて各個体に対する適応度を算出することにより各個体をランク付けし、適応度がより高くなるように新たな個体を生成する過程を反復して適応度が最も高くなる複数の個体を得る遺伝的アルゴリズムを実行し、該遺伝的アルゴリズムの実行により得られた個体集団によりニューラルネットワークの結合係数及び設計パラメータを決定し、前記可変仮想モデル化した内部モデル制御系を取り込んだPID制御手段の出力と前記ニューラルネットワークの出力とをともにPID制御手段の出力に加算点において付加することにより超音波モータを制御ようにしたことを特徴とする超音波モータを制御するためのプログラム。
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