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J-GLOBAL ID：201002275672488933   整理番号：10A1139018

ニューラルネットワークに基づく電子スロットルバルブの自己学習制御方式

Neural Network Based Self-Learning Control Strategy for Electronic Throttle Valve

著者 (5件)： YUAN Xiaofang (Hunan Univ., Changsha, CHN) ,  WANG Yaonan (Hunan Univ., Changsha, CHN) ,  WU Lianghong (Hunan Univ., Changsha, CHN) ,  ZHANG Xizheng (Hunan Univ., Changsha, CHN) ,  SUN Wei (Hunan Univ., Changsha, CHN)
資料名： IEEE Transactions on Vehicular Technology  (IEEE Transactions on Vehicular Technology)
巻： 59  号： 8  ページ： 3757-3765  発行年： 2010年10月 
JST資料番号： C0244A  ISSN： 0018-9545  CODEN： ITVTAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,プラントのスロットルバルブを電子的に自動制御することが試みられている。ファジーニューラルネットワーク(FNN)制御器とリカレント型ニューラルネットワーク(RNN)識別子を備えた,電子スロットルバルブ制御用の自己学習制御(SLC)方式を提案した。このFNN制御器では,ルールベースのファジーシステムの意味論的透明性ととニューラルネットワークの学習能力を組み合わせてあり,SLCに適用してプラントパラメータ変化に対して強靭な特性を得ることができる。シミュレーションと実験により提案した方式の有効性を検証した。

シソーラス用語： *絞り弁 ,  内燃機関 ,  学習 ,  *制御 ,  システム ,  能力 ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  非線形制御系 ,  神経回路網
準シソーラス用語： *スロットルバルブ ,  ファジィシステム ,  リカレントニューラルネットワーク ,  学習能力 ,  自己学習 ,  *電子制御 ,  非線形制御

分類 (1件)： 火花点火機関  (PB02020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  電子 ,  スロットルバルブ ,  自己学習 ,  制御方式