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J-GLOBAL ID：201702242731104316   整理番号：17A1634018

外乱除去能力を有する産業用リニアモータ駆動ステージのニューラルネットワーク学習適応ロバスト制御【Powered by NICT】

Neural Network Learning Adaptive Robust Control of an Industrial Linear Motor-Driven Stage With Disturbance Rejection Ability

著者 (6件)： Wang Ze (State Key Laboratory of Tribology, Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing) ,  Hu Chuxiong (State Key Laboratory of Tribology, Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing) ,  Zhu Yu (State Key Laboratory of Tribology, Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing) ,  He Suqin (State Key Laboratory of Tribology, Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing) ,  Yang Kaiming (State Key Laboratory of Tribology, Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing) ,  Zhang Ming (State Key Laboratory of Tribology, Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 13  号： 5  ページ： 2172-2183  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,ニューラルネットワーク学習適応ロバスト制御器(NNLARC)は良好な追跡性能と優れた外乱除去能力を達成するために産業用リニアモータステージのために合成した。NNLARCスキームは,パラメータ適応部分,ロバストフィードバック部,並列構造における動径基底関数(RBF)ニューラルネットワーク(NN)を含んでいた。適応とロバストな部分はパラメトリック変動と不確実なランダム擾乱の挑戦を満たすためにシステムダイナミックスに基づいて設計した。実際上の産業的加工状況では,精密運動装置は常に未知因子,通常数学モデルでは記述できないが,追跡精度に大きく影響するが妨害されることに注意しなければならない。,RBF(動径基底関数)NN部分を用いて,さらに高再構成精度と高速な訓練速度を有する複雑な擾乱を近似し,補償することである。提案NNLARC戦略の安定性はLyapunov定理により解析し,証明した。polyfoamを添加した完全に未知の外乱などの様々な外部外乱のもとでの比較実験は,産業用リニアモータステージを行った。実験結果は一貫して提案したNNLARC制御戦略は,実用化における複雑な障害への挑戦を満たす優れたできることを検証した。提案方式はまた良好な追跡性能と外乱除去と制御戦略合成のための指針を提供した。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： *ロバスト性 ,  数学モデル ,  *学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  動径基底関数 ,  再構成 ,  不確実性 ,  システムダイナミックス ,  比較試験
準シソーラス用語： 制御戦略 ,  外部擾乱 ,  パラメータ適応 ,  *適応ロバスト制御 ,  *リニアモータ駆動 ,  *外乱除去 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (8件)： 外乱 ,  除去能力 ,  産業 ,  リニアモータ駆動 ,  ステージ ,  ニューラルネットワーク ,  学習 ,  適応ロバスト制御