研究概要 |
本研究では、エネルキー・環境問題の解決手段として注目されている燃料電池のセパレーターや水質改善システムのろ過装置に用いられる薄膜生成に着目し、熱可塑性超薄膜のリサイクルシステムとして将来期待されているデスクトップ型次世代射出成形機の基幹技術について検討している。小型電動射出成形機には、従来の力覚センサと同等の検出精度を有するセンサレス力覚フィードバック系の設計法を確立する必要がある。さらには,薄膜作成可能な高性能化を実現するには,これまでセンサを搭載することが不可能であったエジェクタ軸や型締め軸への力覚フィードバック系の適用と協調マルチ力覚制御系への拡張が必要不可欠となる。 そこで平成22年度においては、様々かトルク指令に対する実機データに基づき、射出軸の詳細なシステム同定を行った。また、トルク指令値に高調波成分を重畳させた場合、力覚推定値が振動するものの推定精度が向上する事前研究成果を応用した高調波重畳による高精度力覚推定アルゴリズムの設計方法を確立し、実測結果に基づいて力覚推定アルコリスムの有用性を検証した。さらに,電動射出成形機の駆動系に用いているボールねじの非線形摩擦要素を考慮した力覚推定アルゴリズムを提案し、実機実験により有効性と実現性の確認を行った。この研究成果については,電気学会論文誌と国際会議(IECON2010)にて発表している。また,様々なトルク指令に対する実機データに基づき、重畳した入力信号の周波数に着目した評価関数を作成した。実機実験の結果と比較検討から、設定パラメータの妥当性を検証し,平成22年度卒業研究論文として研究成果を報告した。
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