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J-GLOBAL ID：201702214731372825   整理番号：17A0214647

摩擦を伴うCPVSESSの補償法に関する研究【Powered by NICT】

Research on the compensation method for CPVSESS with friction

著者 (4件)： Qiusheng He (College of Electronic and Information Engineering, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan, Shanxi, 030024, China) ,  Zhiyi Sun (College of Electronic and Information Engineering, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan, Shanxi, 030024, China) ,  Yao Lu (College of Electronic and Information Engineering, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan, Shanxi, 030024, China) ,  Wei Chen (College of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, 221116, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 1538-1542  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： 主非線形性因子として,集光式太陽光発電太陽エネルギーサーボ系における摩擦は,サーボ制御システムの性能の原因となる。本論文では,摩擦のモデル,システムに影響し,最初に,を示した。第二に,バックステッピング法を統合した神経回路網アルゴリズムを用いた,バックステッピング適応ニューラルネットワーク補償法を提示した。適応ニューラルネットワークシステムは,摩擦を近似するために使用されているが,これは未知の負荷トルク,可変システムパラメータと不確定要素を含んでいる。第三に,バックステッピング法,ニューラルネットワーク近似システムの推定誤差を減少させる効果的にに基づいて設計した適応制御器。最後に,システム全体の漸近安定性をLyapunov関数を用いて証明した合理的に。シミュレーション結果は,適応ニューラルネットワークコントローラは,摩擦影響を抑制し,CPVSの軌道性能を改善するだけでなく,不確実な負荷とシステムパラメータ変化の場合に強いロバスト性を持つことを示した。Copyright 2017 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： 漸近安定 ,  サーボ系 ,  ロバスト性 ,  Lyapunov関数 ,  太陽光発電 ,  不確実性 ,  適応制御 ,  太陽エネルギー ,  *ニューラルネットワーク ,  神経回路網
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  システムパラメータ ,  適応ニューラルネットワーク ,  バックステッピング ,  バックステッピング法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 摩擦 ,  研究