特許7409653IP Force 特許公報全文掲載

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ロータの不釣合いを修正するための修正システムおよび修正方法

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

この発明は、ロータを修正するための修正データに関する情報である修正データ情報と、当該修正データを用いて当該ロータを修正した後の効果を表す不釣合い効果データに関する情報である効果データ情報とを含むデータセットを取得するデータセット取得手段（４１）と、前記修正データ情報および前記効果データ情報を教師データとして、前記不釣合い効果データと前記修正データとの対応関係を表す、３層以上のニューラルネット・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

この発明によれば、修正機の直近の状態を反映した正確な不釣合い修正を行うことが可能である。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 図１は、本発明の一不釣合い修正システムを含む、不釣合い修正および測定システムの構成を示すブロック図である。
【図2】 図２は、ロータに対する不釣合い修正の仕方を説明するための図である。
【図3】 図３は、初期不釣合いデータと、残留不釣合いデータと、不釣合い効果データとの関係を示す図である。
【図4】 図４は、ニューラルネットワークプログラムにより実現される機能を説明するためのブロック図である。
【図5】 図５は、データセット記憶部の記憶内容を説明するための図である。
【図6】 図６は、機械学習部による機械学習を説明する流れ図である。
【図7】 図７は、前記機械学習部によって機械学習されるニューラルネットワークのモデルを示す図である。
【図8】 図８は、機械学習後の前記ニューラルネットワークに相当する修正曲線を示すグラフである。
【図9】 図９は、修正データ作成装置の制御部による修正データの作成を説明する流れ図である。
【図10】 図１０には、前記ロータを、上方から見た図を示す。
【図11】 図１１は、初期不釣合いデータと、残留不釣合いデータと、不釣合い効果データの大きさと、不釣合い効果データの角度誤差との関係を示す図である。
【図12】 図１２は、他の不釣合い修正システムを示すブロック図である。
【図13】 図１３は、ニューラルネットワークのモデルを示す図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１ ：不釣合い修正システム ３ ：不釣合い修正装置 ４ ：修正データ作成装置 １１ ：ロータ ３１ ：修正機 ３２ ：制御装置 ４１ ：制御部（修正データ決定手段、データセット取得手段） １００ ：ニューラルネットワーク １００Ａ ：ニューラルネットワーク １０１ ：入力層 １０２ ：出力層 ４２１ ：データセット記憶部（データセット記憶手段） ４７１ ：機械学習部（学習手段） Ａ ：初期不釣合いデータ（効果データ情報） Ｂ ：残留不釣合いデータ（効果データ情報） Ｃ ：初期修正データ（修正データ情報） Ｄ ：不釣合い効果データの大きさ（効果データ情報） ＤＳ１ ：第１のデータセット ＤＳ２ ：第２のデータセット Ｅ ：不釣合い効果データの角度誤差 θ ：相対角度差

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