| 研究概要 |
a.PWMサーボ機構のインテリジェント化に関する研究
電磁気学および制御理論の知識に基づいて消費電力を節約するようトランジスタのオンオフパターンとデューティレイトを決定するデシジョンテーブル形式の知識表現について検討し, シミュレーションおよび実験により約22%程度の電力節約効果があることを確認した.
b.軌道速度自律制御に関する研究
ロボットにおいて軌道加速度を周期的に0にしながらデューティレイトを測定し, ルールに従って速度を変更する方法ならびに最終移動目標点付近の減速曲線を変更する方法により, 作業速度を早められることを確認した. c.機械加工制御インテリジェント化に関する研究
機械加工制御に関して, 材料と加工物に関する経験式に基づいて生産性あるいは経済性を最適化する制御方策, 切削理論モデルに基づく適応的最適化制御方策を構成し, シミュレーションにより比較し, 後者が条件により数10%の評価値向上の効果があることを確認した. また塑性力学の知識に基づく塑性加工モデルを用いたロール曲げ加工制御実験を行い, 即応性, 精度に優れた加工が行えることを確認した.
d.インテリジェント機械群の統括制御に関する研究
機械加工の進行状況の変化に応じて作業スケジュールを変更するルール, 作業進行状況に基づき切削制御方策を適応的に変更するルール, 工場全体の評価値を設定し, シミュレータを使って工場での作業進行の将来を予測しながら各機械の最適制御方策を決定するルールについて検討し, 経済性, 生産性向上, 納期遅れ改善に効果のあることを確認した.
|
