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J-GLOBAL ID：201702254833348787   整理番号：17A0448146

磁気浮上システムのためのニューラルネットワークを用いたモデル化と制御【Powered by NICT】

Modeling and control with neural networks for a magnetic levitation system

著者 (6件)： de Jesus Rubio Jose (Seccion de Estudios de Posgrado e Investigacion, Esime Azcapotzalco, Instituto Politecnico Nacional, Av. de las Granjas no.682, Col. Santa Catarina, Mexico D.F. 02250, Mexico) ,  Zhang Lixian (School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China) ,  Lughofer Edwin (Department of Knowledge-Based Mathematical Systems, Johannes Kepler University, Linz, Austria) ,  Cruz Panuncio (Seccion de Estudios de Posgrado e Investigacion, Esime Azcapotzalco, Instituto Politecnico Nacional, Av. de las Granjas no.682, Col. Santa Catarina, Mexico D.F. 02250, Mexico) ,  Alsaedi Ahmed (Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah 21589, Saudi Arabia) ,  Hayat Tasawar (Department of Mathematics, Quaid-i-Azam University, Islamabad, Pakistan)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 227  ページ： 113-121  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,磁気浮上システムのモデルと制御法を提案した。モデルはボールの角度位置を考慮し,ニューラルネットワークは,電磁パラメータを近似する。ニューラルネットワークコントローラは,非線形法と神経回路網の組合せも,その安定性をLyapunov法を利用することにより保証される。提示した制御装置は磁気浮上システムにおける軌道追跡のための二段階制御器と比較した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 制御方式 ,  *磁気浮上 ,  *ニューラルネットワーク ,  神経回路網 ,  *モデリング ,  制御装置
準シソーラス用語： 軌道追跡 ,  ニューラルネットワークコントローラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ニューラルネットワーク ,  ニューロ制御 ,  安定性 ,  Magneticlevitationシステム

分類 (4件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 磁気浮上 ,  ニューラルネットワーク ,  モデル