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J-GLOBAL ID：201502220946276323   整理番号：15A0312854

PMSMサーボ駆動式電動スクータのための新しい適応回帰型Legendreニューラルネットワークの制御

Novel Adaptive Recurrent Legendre Neural Network Control for PMSM Servo-Drive Electric Scooter

著者 (1件)： LIN Chih-Hong (National United Univ., Miaoli, TWN)
資料名： Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control  (Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control)
巻： 137  号： 1  ページ： 011010.1-011010.12  発行年： 2015年01月 
JST資料番号： E0720A  ISSN： 0022-0434  CODEN： JDSMAA  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： 本論文は,永久磁石同期電動機(PMSM)のサーボ系で動く電動スクータを制御するために,新しい適応回帰型Legendreニューラルネットワーク(NN)制御システムを提案した。最初に,PMSMサーボ駆動式電動スクータの動的モデルを導き出した。電動スクータは非線形で時変系であることから,ローターの慣性変動や負荷トルクの擾乱が起きた時のロバスト性を高めるために,高速の収束性を持ち高い精度をもたらす適応回帰型LegendreNNシステムで制御することを検討した。電動スクータのシステムに対する適応回帰型LegendreNNシステムの制御性能は,実験結果からPI制御器やPID制御器よりも適したものであることを明らかにした。

シソーラス用語： 同期電動機 ,  *スクータ ,  神経回路網 ,  ダイナミックモデル ,  時変系 ,  ロバスト性 ,  収束
準シソーラス用語： *永久磁石同期電動機 ,  *回帰型ニューラルネットワーク ,  電動スクータ ,  動的モデル ,  収束性

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  オートバイ  (QG06000Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： PMSM ,  サーボ駆動 ,  電動スクータ ,  適応 ,  ニューラルネットワーク