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J-GLOBAL ID：201702254767569218   整理番号：17A0142344

圧電スキャナのためのヒステリシスのモデル化と補償に基づくバックプロパゲーション神経回路網【Powered by NICT】

Back propagation neural networks based hysteresis modeling and compensation for a piezoelectric scanner

著者 (4件)： Wu Yinan (Institute of Robotics and Automatic Information System, Nankai University, Tianjin, 300350, China) ,  Fang Yongchun (Institute of Robotics and Automatic Information System, Nankai University, Tianjin, 300350, China) ,  Ren Xiao (Institute of Robotics and Automatic Information System, Nankai University, Tianjin, 300350, China) ,  Lu Han (Institute of Robotics and Automatic Information System, Nankai University, Tianjin, 300350, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： 3M-NANO  ページ： 119-124  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 共通原子間力顕微鏡(A FM)のアクチュエータとして,圧電スキャナは他のアクチュエータよりも多くの利点を持つ,ナノスケールでの変位の高精度,電気機械結合の高効率,高速応答などを紹介した。しかし,圧電スキャナのヒステリシス非線形性はスキャナの位置決めとA FMシステムの画像品質に影響する。本論文では,逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNN)に基づいたモデリング法はヒステリシス挙動を補償するために提案した。特に,ヒステリシス効果の記憶特性と周波数依存性を考慮して,まず,著者らは,周波数と入力電圧,二つの隠れ層と出力層の断面を含む入力層の二隠れ層BPNNを利用ヒステリシスのモデル化した。続いて,三次スプライン補間に基づく方法はヒステリシス挙動を補償するために提案した。実験結果は,得られたヒステリシスモデルの高い精度と提案した補償法の良好な性能を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *神経回路網 ,  *ヒステリシス ,  非線形性 ,  原子間力顕微鏡 ,  記憶特性 ,  *モデリング ,  画質 ,  アクチュエータ ,  *圧電気 ,  周波数依存性 ,  *逆伝搬法 ,  *走査装置
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  高速応答 ,  高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (7件)： 圧電 ,  スキャナ ,  ヒステリシス ,  モデル化 ,  補償 ,  バックプロパゲーション ,  神経回路網