超音波システム研究所 ultrasonic-labo no.３２１

＜システムの振動について＞
「　変化する特性を持った系の振動は広範で複雑である
　Ａ）変位に依存する剛性を持ったもの
　Ｂ）変位に依存する減衰を持ったもの
　Ｃ）時間に依存する剛性を持ったもの
　これらは問題の表面をかじったにすぎない、もっと風変わりな現象もたくさある　」　
超音波の振動を検討する場合、特に忘れがちなのが
水槽や設置部全体の振動（Ａ）
洗浄液・洗浄物・洗浄治具の振動（Ｂ）
循環ポンプ・ヒータによる振動（Ｃ）　（ポンプの脈動、回転振動、熱応力　等）
上記の組み合わせによる複雑な振動が発生しています
これらが超音波の振動を減衰させないようにすること
が超音波の効率を高めるうえで大切です
適切に減衰させることで騒音を調整させることが騒音対策です
適切に減衰させ音響流を調整することが洗浄力の制御です
この観点でシステムをみると問題点をすぐに改良できます
（これが超音波システムの振動による各種調整に関するノウハウです）
Ａ・Ｂ・Ｃの振動を見ることが出来るようになるためには
注意深い観察の繰り返しと、設計・製作の経験が必要です
（経験から、かならず見れるようになります
　ポイントは全体を一定時間、変化する系の振動と感じることです）
＜システムの振動について　Ｎｏ．２＞　
自動搬送等のロボットの制御について最近では以下の事項があります
　Ａ）安い材料で軽量にするため部品の剛性が弱い
　Ｂ）海外で組み立てるため、組み立てのバラツキがある
　Ｃ）　Ａ・Ｂの問題を制御で対応処理する
　ＣＰＵの性能により、あるところまでは改善できますが
　根本的な解決には、

「制御することで発生する振動の影響」を考慮した解析が必要です
実際のロボット制御では、統計モデルに基づいた予測と制御を行い対応しているものもあります
但し、各部品の剛性バランスが悪い場合は、しばらく動作させてデータ採取とモデル作成を個別に行うような仕様になっています
超音波の振動を検討する場合にも同様なことがいえます
つまり、超音波自身による影響を考慮した制御が必要です
大変難しいことではないのですが、技術者があまり取り組まないジャンルの
「　統計数理解析　」です
これまでの経験をもとにから実験や改良を行うのではなく、
複雑な現象を統計モデルに基づいて解析することで
最も重要な問題点が浮かび上がってきます
（　理由は現象が複雑すぎるので単純化によるリスクが大きく
　　データに基づいて行うほうが良いと言うことです
　　間違いのない自信のある経験で確実に改良できるのであれば
　　統計処理を加えることで普遍性が追加される可能性があります
　　経験として、私は、低周波の振動モードと高周波のモードを同時に把握することは大変難
しいと思います　）
特に推奨させていただくのが
１）　ダイナミックシステムの統計的解析と制御：赤池 弘次/共著中川 東一郎/共著：サイエンス社
２）　生体のゆらぎとリズム コンピュータ解析入門：和田 孝雄/著：講談社
です
（　多くの現場で時系列データを採取していても、解析が単純であることが多く
　　結果につながっていません、ノウハウとしてコンピュータの進歩により大変進歩している
　　最新の時系列データの解析方法（書店では経済学のコーナー等にあります）を
　　学習して身につけることを提示します
注：自己回帰性を考慮した制御を行うと実験に再現性が多くなり、改良がしやすくなります

＜モデルと現状のシステムとの関係性について＞
( 考察する場合の注意事項 )１）先入観や経験は正しくないことがあると考える必要があります
２）モデルの本質を考えるためには、圏論（注）を利用することが有効だと思います
　　（　　実際に応用化学や量子論などで積極的に利用されています　　）
注：圏論は、数学的構造とその間の関係を抽象的に扱う数学理論





＜論理モデルの作成について＞
（情報量基準を利用して）
１）各種の基礎技術（注）に基づいて、対象に関する、

D1=客観的知識（学術的論理に裏付けられた洗浄理論）
D2=経験的知識（これまでの洗浄結果）
D3=観測データ（現実の状態）
からなる 「情報データ群 」、DS＝(D1,D2,D3) を明確に認識し
その組織的利用から複数のモデル案を作成する
２）統計的思考法を、
　　情報データ群（DS）の構成と、それに基づくモデルの提案と検証の繰り返し
　　によって情報獲得を実現する思考法と捉える
３）　AIC の利用により、様々なモデルの比較を行い、最適なモデルを決定する
４）　作成したモデルに基づいて洗浄装置・洗浄システムを構築する
５）　時間と効率を考え、以下のように対応することを提案します
５－１）「論理モデル作成事項（効果的な超音波洗浄技術について）」を考慮して
　　　　　「直感によるモデル」を作成し複数の人が検討する
５－２）実状のデータや新たな情報によりモデルを修正・検討する
５－３）検討メンバーが合意できるモデルにより装置やシステムの具体的打ち合わせに入る
上記の参考資料
ダイナミックシステムの統計的解析と制御：赤池弘次/共著 中川東一郎/共著：サイエンス社
生体のゆらぎとリズム コンピュータ解析入門：和田孝雄/著：講談社　
注 化学工学：反応工学、化学プラント工学、ＬＳＩプロセス工学、薄膜作成工学　表面工学　等
機械工学：自動制御（システム工学）、熱力学、材料力学、流体力学、加工工学　等
電気電子工学：超音波工学、音響学、医用画像処理、分子エレクトロニクス工学　等
その他：物理学、物性工学、ナノテクノロジー、超分子、最適化、マイクログラビティ応用学、
プロセスマテリアル、ＩＴエレクトロニクス、ドラッグデリバリー、バイオテクノロジー　等
ＡＩＣ：赤池情報量規準(Akaike Information Criterion　統計モデルの相対的評価）
考え方（全体を貫く基本的な概念）：
多くの真実らしき断片を見据え、その奥にある統一的メカニズムを描像する。
＜データの統計解析に関する資料＞
＜統計的な考え方について＞
統計数理は以下のように考えられています
統計的な物の見方というのは、
１）我々がどのように自分が持っている知識や情報を利用しようとするのかと言うことに関係する（すなわち、主観的な発想に基づいている）
２）具体的な経験・知識に基づいた心の枠組みで考える（すなわち、具体的である）
３）物事の量的な特性に対するいろいろな考え方が豊かになっていく展開
　（すなわち、抽象的である）
まとめ
　統計数理には、抽象的な性格と具体的な性格の二面があり、
　具体的なものとの接触を通じて
　抽象的な考えあるいは方法が発展させられていく、
　これが統計数理の特質である
＜モデルについて＞
モデルは対象に関する理解、予測、制御等を効果的に進めることを目的として構築されます。
正確なモデルの構築難しく、常に対象の複雑さを適当に"丸めた"形の表現で検討を進めます。
その意味で、モデルの構成あるいは構築の過程は統計的思考が必要です。