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J-GLOBAL ID：201702226555612084   整理番号：17A1632396

非線形系のための反復学習制御の設計における神経回路網【Powered by NICT】

Neural networks in design of iterative learning control for nonlinear systems ^* * This work was supported by National Science Centre in Poland under the grant 2014/15/B/ST7/03208.

著者 (3件)： Patan Krzysztof (Institute of Control and Computation Engineering, University of Zielona Gora ul. Szafrana 2, 65-516 Zielona Gora, Poland) ,  Patan Maciej (Institute of Control and Computation Engineering, University of Zielona Gora ul. Szafrana 2, 65-516 Zielona Gora, Poland) ,  Kowalow Damian (Institute of Control and Computation Engineering, University of Zielona Gora ul. Szafrana 2, 65-516 Zielona Gora, Poland)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 13402-13407  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 反復領域下で動作する非線形システムの設計を制御するための手法を提示した。一般反復学習制御方式は,制御設計に用いるモデルの不確実性を低減するニューラルネットワークコントローラにより強化される。この目標を達成するためにトレーニングニューラルコントローラのための効果的なデータ駆動法を開発した。その結果,各プロセス試験では制御性能とプロセスモデルの両方を実質的に改善することができる。ニューラルコントローラの安定性問題を考察した。最後に,提案した手法の説明としての非線形空圧サーボ機構への応用を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： サーボ機構 ,  *非線形系 ,  *神経回路網 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 空気圧 ,  プロセスモデル ,  データ駆動 ,  ニューラルネットワークコントローラ ,  制御設計 ,  *反復学習制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 反復学習制御 ,  ニューラルネットワーク ,  制御設計 ,  機械学習 ,  非線形システム

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非線形系 ,  反復学習制御 ,  設計 ,  神経回路網