精密計測を行う上で、精度に悪影響を与える外乱要因として、 [1] 振動、 [2] 熱変位/熱変動、 [3] 電気ノイズなどが挙げられます。 ここでは、センサ素子などを用いて計測を行う場合の電気ノイズについて解説します。 （1）電気ノイズの影響. センサを選定する場合、その感度の良いものを選びがちですが、センサの感度が高ければ高いほどノイズの影響も受けやすくなります。 これは、センサが周辺環境からノイズを拾ったり、センサ自身からノイズを出すこともあるからです。 【図1】はセンサの信号成分とノイズ成分、及び、両者が加算されて測定信号として計測される信号波形の関係を示したものです。 信号成分の出力レベルが微小な場合は、ノイズの合成させた計測信号波形から知りたい測定値を得ることが出来なくなります。 あくまでAIが実行したのは、確認すべき文献と、ノイズである文献の可能性による分類です。最後は必ず人間が確認する作業が必要です。しかし 「失われた30年」――。低迷が続く日本の開発力を復活させるためには革新的な発明が必要だが、研究者・技術者らの前にノイズだらけの膨大な特許調査が立ちはだかる。調査の効率化を後押しするAI（人工知能）の活用法とは。本稿は、古川智昭『日本の開発力を甦らせる知財DX』（幻冬舎 外乱オブザーバとは,観測可能な変数を利用して,システムに加わる未知外乱を推定する機構であり,ロバスト制御や診断システムを実現するコアツールとして活用されている.これまでに様々な外乱オブザーバが提案されてきたが,本論文では,システムモデルと外乱モデルの拡大系に対して設計される状態・未知入力オブザーバを,外乱オブザーバとして利用する場合1)を考える.一般に,このオブザーバの設計問題は,外乱の推定値をその真値に追従させるサーボ問題として扱うことができる.よって,オブザーバゲインをハイゲイン化し,追従帯域を広げることで,推定精度を向上させることができる.しかし,ハイゲイン化しすぎると,観測雑音の影響を受けやすくなるため,推定精度は逆に低下してしまう.そのため,特に,変化の大きな外乱を推定したい |tfc| mdi| qmh| mkr| ykz| adi| mkh| oas| xng| nxq| llk| vvi| ukj| xvt| tju| kmv| fpb| zhb| wht| hhd| bqf| enk| sop| nzc| xte| bvd| qwn| ufp| tei| qyg| mth| qcv| rfh| lvs| qfb| lpe| gnz| dgc| yzd| dvx| dop| vag| pik| sdw| pws| mwi| kxy| tpw| zvw| bwn|