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J-GLOBAL ID：201702238007762893   整理番号：17A1635175

mckibben空気圧人工筋肉の製品タイプを同定するためのパラメータ抽出【Powered by NICT】

Parameter extraction for identifying product type of mckibben pneumatic artificial muscles

著者 (3件)： Ishikawa Takahiro (Faculty of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications, 1-5-1 Chofugaoka, Chofu, Tokyo 182-8585, Japan) ,  Nishiyama Yu (Faculty of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications, 1-5-1 Chofugaoka, Chofu, Tokyo 182-8585, Japan) ,  Kogiso Kiminao (Faculty of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications, 1-5-1 Chofugaoka, Chofu, Tokyo 182-8585, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCTA  ページ： 1935-1940  発行年： 2017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： McKibben空気圧人工筋肉(PAM)の非線形モデルで使用される種々の未知パラメータは,McKibben PAM製品の特徴を特性化することができることを示した。PAMモデルにおけるパラメータ空間に焦点を当てて,本研究では,サポートベクトルマシン(SVM)を採用している未知のパラメータを,各PAM製品を特性決定した。検証のために,三種類のPAM生成物は分析したパラメータの最小の組み合わせが製品を同定するのに役立つかどうかを観察した。観測は,効率的なパラメータ推定を開発し,経年劣化を捕らえるために使用できるという前PAM知識を提供することが期待される,これはPAMシステムにおけるロバスト推定と制御に重要である。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： パラメータ推定 ,  *サポートベクトルマシン ,  キャラクタリゼーション ,  ロバスト推定
準シソーラス用語： 経時劣化 ,  パラメータ空間 ,  未知パラメータ ,  非線形モデル ,  *パラメータ抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 空気圧人工筋肉 ,  タイプ ,  同定 ,  パラメータ抽出