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J-GLOBAL ID：201702241490660585   整理番号：17A1394311

精錬炉における合金バッチ計量プロセスのためのロバストな反復学習制御【Powered by NICT】

Robust iterative learning control for alloy batch weighing process in refining furnace

著者 (5件)： Huang Yibo (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan 430074, P. R. China) ,  An Jianqi (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan 430074, P. R. China) ,  He Yong (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan 430074, P. R. China) ,  Wu Min (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan 430074, P. R. China) ,  Terano Takao (Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology, Yokohama, 226-8502, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 3260-3265  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： 合金特性の変化と振動フィーダの周波数によって引起こされる不十分な制御精度と安定性の問題を解決するために精錬炉合金秤量工程のためのロバストな反復学習制御法を提案した。一の2次元(二D)計量モデルは合金秤量工程の動特性の解析に基づいて確立した。第二に,合金秤量工程の2Dモデルのために提案した制御方式。第三に,ロバストな反復学習コントローラを開発し,2Dシステムの安定性条件は2D Lyapunov-Krasovskii関数により得られた線形行列不等式(LMI)によって導出した。最後に,シミュレーション結果は,提案した方法が体重合金プロセスの制御精度を十分に改善できることを示した。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： ロット ,  シミュレーション ,  周波数 ,  *ロバスト性 ,  体重 ,  二次元 ,  *精錬 ,  安定条件 ,  制御方式 ,  *合金 ,  制御装置
準シソーラス用語： 線形行列不等式 ,  *反復学習 ,  *反復学習制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (7件)： 精錬 ,  合金 ,  バッチ ,  計量 ,  プロセス ,  ロバスト ,  反復学習制御