機械学習に基づく超音波モータのリアルタイムトルク推定

抄録

本研究は、機械学習モデルを用いた超音波モータの出力トルクをリアルタイムで推定することを目的としています。ニューラルネットワークは、直接的なトルク測定センサを使用せずに正確なトルク推定を可能にし、制御システムを大幅に簡素化します。これにより、将来のセンサレス制御の基盤が築かれます。データ駆動型技術の活用により、複雑なモーター制御の課題に対処し、超音波モータシステムの性能と効率を向上させる有望な解決策が示されました。