メカトロニクスにおける適応と学習技術および高性能化への応用

〜 システム構成と適応・学習、適応・学習の必要性、適応・学習機能とプロセッサ、ソフトから再びハードへ 〜

  • 従来のメカトロニクスシステムでは達成が困難な性能を実現できる技術を学び、応用するための講座!
  • メカトロニクスシステムにおける適応と学習機能の具体的実現方法を修得し、高性能な製品開発へ活かす特別セミナー!

講師の言葉

 メカトロニクスシステムは、機構とエレクトロニクスの組合せで従来の機械の性能を向上させたり、同一性能をよりローコストで実現するシステム構成の代表で、さらに機械のみでは不可能な機能を実現する手法と見なされていますが、使用環境によっては十分な性能を維持できないことがあります。

 しかし、システムのエレクトロニクス部分にコンピュータが用いられることの多い現在、実装されているアルゴリズムのみを変更することでさらに高度な適応・学習機能を付与できる可能性があります。

 メカトロニクスシステムに適応、学習機能を加えると、システムを無調整化、高性能化したり、さらに使用状況に応じたアルゴリズムを採用することで、従来のメカトロニクスシステムでは達成が困難な性能を実現できる可能性が高まります。

 本講座では、まず、メカトロニクスシステムの基礎的考え方から、その類型について、技術の概要を確認。つぎに、メカトロニクスシステムにおける適応・学習の必要性を明らかにします。

 その後、メカトロニクスシステムにおける適応・学習機能の具体的な実現方法として、適応・セルフチューニング制御手法によるシステムの高性能化、学習制御手法によるシステムの高性能化、ニューラルネットワークによるシステムの高性能化などを中心に、適用状況の見極め方、性能発揮のポイントとなるアルゴリズムの選定について解説します。特に、今回の講座ではケーススタディを含め、その有効性を理解しやすい形で紹介します。最後に、適応・学習機能の実現に必要なCPU性能やソフトウェアとハードウェアの役割分担の動向についても紹介します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2017年08月23日(水) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー 電気・機械・メカトロ・設備
受講対象者 ・メカトロニクスシステム(メカトロニクス製品、メカトロニクスを応用した生産システム)開発技術者の方
予備知識 ・メカトロニクスの基礎知識をもち、その制御システムや組込みアルゴリズムについての学習・設計経験があることが望ましい
修得知識 ・メカトロニクスシステムに新しい機能を付与する手法である適応・学習技術の基本的な考え方から、代表的手法の構成とその特性までを理解し、ユーザのシステムに適応・学習機能を実装する具体的手法を習得できることを目指す
プログラム

1.メカトロニクスの誕生と類型

  (1).メカトロニクス技術の位置づけ

    a.機構動作の変遷とメカトロニクス(連続動作から間欠動作,電子回路による動作変更)

    b.メカトロニクスを支える技術範囲(機構からソフトウェアまで)

    c.メカトロニクス以前(動作部と判断部の分離の発想と実現)

  (2).メカトロニクス技術の種類と特徴

    a.メカトロニクスシステムの例

    b.エレクトロニクス部分の役割による分類(高度制御,機構の代替,システムの主体)

2.メカトロニクスシステムにおける適応と学習

  (1).適応・学習の概念とシステムにおける位置づけ

    a.環境対応としての適応

    b.知識獲得としての学習

3.メカトロニクスシステムのシステム構成と適応・学習

  (1).構成要素の役割分担と適応・学習機能の付与

    a.機構部の特性と適応機能の付加

    b.エレクトロニクス部の特性と適応機能の付加

  (2).エレクトロニクス部のコンピュータ化とアルゴリズムによる機能追加

    a.アルゴリズムによる適応

    b.アルゴリズムによる学習

4.メカトロニクスシステムと適応・学習の必要性

  (1).メカトロニクス化による高機能化と機構部の限界

  (2).高機能への挑戦と制御性能の限界

    a.適用範囲の拡大とロバスト性(性能維持範囲の保証)

    b.動作条件の自動検出の必要性

    c.制御における適応と学習

5.メカトロニクスシステムにおける適応・学習機能の実現

  (1).アナログ電子回路による適応・学習機能の実現(歴史的応用と可能性)

  (2).マイクロコンピュータによる適応・学習機能の実現

    a.適応・セルフチューニング手法によるメカトロニクスシステムの高性能化

    b.学習手法によるメカトロニクスシステムの高性能化

    c.ニューラルネットワークによるメカトロニクスシステムの高性能化

    d.遺伝的アルゴリズムによるメカトロニクスシステムの高性能化

6.適応・学習機能とプロセッサ

  (1).適応・学習機能実現に必要なCPU性能

  (2).プロセッサ技術の広がりと適応・学習アルゴリズムの実装

  

7.ソフトから再びハードへ

  (1).適応・学習機能を実現するソフトウェアツール

  (2).適応・学習機能を実現する新しいハードウェア

8.まとめ

キーワード メカトロニクス 機構動作 連続動作 間欠動作 電子回路 ソフトウェア 高度制御 システム 適応 学習 構成要素 エレクトロニクス コンピュータ アルゴリズム ロバスト性 性能維持 アナログ電子回路  マイクロコンピュータ セルフチューニング ニューラルネットワーク CPU性能 ソフト ハード
タグ ソフト品質ソフト教育ハードウェア記述言語組み込みソフト機械機械要素電気
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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