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J-GLOBAL ID：202002243127002465   整理番号：20A2611123

人工知能に基づいた除電特性適応イオナイザ

AI based Ionizer Adaptive to Static-Electricity-Neutralization Characteristics

著者 (10件)： KIM Chyon Hae (岩手大 理工) ,  金田優希 (岩手大 理工) ,  久保勝也 (岩手大 理工) ,  高橋克幸 (岩手大 理工) ,  高橋克幸 (岩手大 次世代アグリイノベーションセ) ,  高木浩一 (岩手大 理工) ,  高木浩一 (岩手大 次世代アグリイノベーションセ) ,  山口晋一 (岩手大 理工) ,  山口晋一 (シシド静電気) ,  永田秀海 (シシド静電気)
資料名： 静電気学会講演論文集  (Proceedings of Annual Meeting of the Institute of Electrostatics Japan)
巻： 2020  ページ： 147-152  発行年： 2020年 
JST資料番号： F0983B  ISSN： 1342-1492  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・電子機器の製造工程では,機器の誤作動や破壊・破損につながる静電気放電や静電吸引の防止は必須で,帯電物の帯電電荷を中和する除電装置としてイオナイザを広く利用。
・イオナイザの制御規則は製造者の経験則により構成されることが多く,充分な除電速度や残留電荷抑制効果を得ることが難しいため,人工知能による除電特性学習機能を備えた除電特性適応イオナイザを提案。
・問題とするイオナイザ制御において「除電特性が変化した場合にはシミュレータを再構築しなければならない」という問題発生に対して,シミュレータ再構築を人工知能で自動化。
・そして,除電特性が変化した際にも効果的なモデル予測制御を実行可能とし,除電時間と除電精度の両立を達成。

シソーラス用語： *人工知能 ,  除去 ,  静電気 ,  装置 ,  イオン化 ,  *帯電防止 ,  予測制御 ,  時間 ,  精度 ,  シミュレータ ,  *コロナ放電 ,  予測誤差 ,  帯電
準シソーラス用語： *除電 ,  *イオナイザ ,  モデル予測制御 ,  除電時間 ,  除電精度 ,  交流コロナ放電 ,  予測精度

分類 (3件)： 静電気学,静磁気学  (BD01010C) ,  静電機器  (NB10020R) ,  気体放電  (BJ03020T)

引用文献 (15件)：

• 辻幹生: ”LSI 製造における静電気問題と対策,” 静電気学会誌, Vol.19, No.1, pp.28-34, (1995).
• 萩原良昭: ”DRAM/SPAM 技術と静電気,” 静電気学会誌, Vol.22, No.6, pp.277-281, (1998).
• 村田雄司 : ”除電装置と除電技術,” シーエムシー出版, (2004).
• K. Takahashi, K. Takaki, I. Hiyoshi, Y. Enomoto, S. Yamaguchi and H. Nagata, ”Modern Applications of Electrostatics and Dielectrics; Chapt. Development of a Corona Discharge Ionizer Utilizing High-Voltage AC Power Supply Driven by PWM Inverter for Highly Efficient Electrostatic Elimination”, Intech Open Ltd., (2019).
• 佐藤 朋且, 鈴木 政典, 水野 彰 : ”電極加熱による低発塵コロナ放電式イオナイザーの開発,” 静電気学会誌, Vol.37, No.5, pp.215-220, (2013).

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工知能 ,  除電 ,  適応 ,  イオナイザ