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J-GLOBAL ID：201602269245931013   整理番号：16A0804239

クワッドローターの自己組織化適応ロバストファジィニューラル姿勢追跡制御【Powered by NICT】

Self-organizing adaptive robust fuzzy neural attitude tracking control of a quadrotor

著者 (3件)： Dong Cheng (Marine Engineering College, Dalian Maritime University, 116026, China) ,  Wang Ning (Marine Engineering College, Dalian Maritime University, 116026, China) ,  Er Meng Joo (School of EEE, Nanyang Technological University, Singapore 639798, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CCC  ページ： 10724-10729  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,クワッドローターの姿勢追跡のために提案した新しい自己組織化適応ロバストファジィニューラル制御(SARFNC)方式。伝統的方法と比較して,SARFNC方式の明確な特徴は次の通りである:1)型自己構築ファジィニューラルネットワーク(SCFNN)は発生とせん定ファジィルールによるファジィニューラル構造を自己組織化自動オンラインでき,それにより正確な近似をもたらした。2)改良射影に基づく適応則により,メンバシップ関数におけるパラメータドリフトと特異点を同時に避けることができる。3)近似誤差を補償し,全体SARFNC制御スキームのロバスト性を向上させるように設計されているロバストな監視制御装置。4)SARFNC方式は顕著な追跡性能を達成するため,追跡誤差を保証することができ,それらの一次導関数は世界的に一様に結局のところ限界が(GUUB)。シミュレーション研究は,追跡誤差とオンライン近似の観点からSARFNC方式の優れた性能を実証した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  特異点 ,  *追従制御 ,  近似法 ,  自己集合 ,  導関数 ,  射影 ,  制御手順 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  シミュレーション ,  メンバシップ関数 ,  *自己組織化 ,  *クワッドローター
準シソーラス用語： オンライン ,  ファジィルール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： クワッドローター ,  自己組織化 ,  適応 ,  姿勢 ,  追跡制御