文献

J-GLOBAL ID：201302210734273812   整理番号：13A1468018

DFNNに基づく過剰トルクを抑制することのための新規な方法

A novel method for restraining the redundancy torque based on DFNN

著者 (2件)： Ni Zhisheng (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Inst. of Technol., Harbin) ,  Wang Mingyan (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Inst. of Technol., Harbin)
資料名： Harbin Gongye Daxue Xuebao  (Harbin Gongye Daxue Xuebao)
巻： 44  号： 10  ページ： 79-83  発行年： 2012年 
JST資料番号： W1450A  ISSN： 0367-6234  CODEN： HPKYAY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 負荷シミュレータによって,正確にモデル化することはむずかしかった。過剰トルクは,かなり負荷トルクの機能特性に影響した。過剰トルクを除去する新しい方法は,動作ファジィニューラルネットワーク(DFNN)に基づいて提案した。知識の分野における専門家で強いものなしで,動作ファジィニューラルネットワークは,自動モデリングであり,ネットワークのファジィ規則を抽出するシステムであった。ファジィニューラルネットワーク構造は,動的に変わった。ファジィは,学習プロセスによって構造を支配した。アルゴリズム,ネットワーク構造およびパラメータをオンラインで更新して,fe’d将来的フィードバック制御および直接の逆数制御によって,制御戦略は抑えた対象逆数モデル変動の追跡を併用した。PID制御装置がシステムの機能に安定性を保って,より急速な反応およびより良い追跡精度を得ることは平行であった。シミュレーションの満足な結果は,トルクが効果的に除去するその過剰に示して,負荷シミュレータシステムの機能を改良した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ファジィニューラルネットワーク ,  フィードバック制御 ,  シミュレーション ,  ネットワーク構造 ,  シミュレータ ,  規則 ,  過程 ,  アルゴリズム ,  トルク ,  モデリング ,  回線接続 ,  パラメータ
準シソーラス用語： PID制御 ,  オンライン ,  ファジィ規則 ,  学習プロセス ,  負荷トルク

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (1件)： トルク