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J-GLOBAL ID：201702250209866750   整理番号：17A1652508

人工知能に基づくBLDCモータ制御システムのための最適PIDパラメータ自動調整【Powered by NICT】

Optimal PID parametric auto-adjustment for BLDC motor control systems based on artificial intelligence

著者 (2件)： Pongfai Jirapun (Department of Electronic and Telecommunication Engineering Faculty of Engineering King Mongkut’s University of Technology Thonburi Bangkok, Thailand) ,  Assawinchaichote Wudhichai (Department of Electronic and Telecommunication Engineering Faculty of Engineering King Mongkut’s University of Technology Thonburi Bangkok, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： iEECON  ページ： 1-4  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： 本論文では,人工知能(AI)アルゴリズムとPIDパラメータチューニングの古典的方法を適用することによりブラシレス直流電動機(BLDCモータ)のための自動調整PID制御器の比較性能と有効性を検討した。ニューラルネットワークアルゴリズム(NN)と遺伝的アルゴリズム(GA)は,よく知られた人工知能アルゴリズム間の今日の既存の古典的方法はZiglor Nichol法(ZN)であった。コントローラの性能を比較するために,収束速度と過渡応答解析は,オーバーシュート,定常状態誤差と立ち上がり時間の基準評価した性能を考慮して検討した。BLDCモータシミュレーションの結果,収束速度と過渡応答解析で評価した場合NNはGAとZNよりも良好な過渡応答を与えていることが分かった。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： オーバシュート ,  *ブラシレスDCモータ ,  *制御系 ,  *人工知能 ,  制御装置 ,  過渡応答 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *自動制御 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 立上り時間 ,  定常状態 ,  収束速度 ,  PID制御 ,  パラメータチューニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工知能 ,  BLDCモータ ,  制御システム ,  PID ,  パラメータ ,  自動調整