レオロジーに基づく転がり摩擦モデリングとニューラルネットワークによるパラメータ同定

DOI Web Site 被引用文献5件

書誌事項

タイトル別名
  • Rheology-Based Rolling Friction Modeling with Parameterization by Neural Network
  • レオロジー ニ モトズク コロガリ マサツ モデリング ト ニューラル ネットワーク ニ ヨル パラメータ ドウテイ

この論文をさがす

抄録

This paper presents novel methodologies for a rheology-based rolling friction modeling and its parameterization in ball screw-driven table systems. The rolling friction exists in the table drive mechanism as a nonlinear component, which deteriorates the control performance in the fine positioning. The rolling friction behaviors, therefore, should be clarified to provide a precise numerical simulator and to design effective compensators. In the rolling friction modeling, a rheology-based friction model is introduced, considering the characteristics of contact points at the friction surface. The proposed friction model, in addition, is formulated by a neural network (NN), where the network parameters can be identified to express the actual friction behaviors. The proposed rolling friction modeling has been evaluated by a series of numerical simulations and experiments using a prototype for industrial positioning devices.

収録刊行物

  • 精密工学会誌

    精密工学会誌 76 (7), 819-826, 2010

    公益社団法人 精密工学会

被引用文献 (5)*注記

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ