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J-GLOBAL ID：201702252793743660   整理番号：17A0914404

PIコントローラパラメータのオンライン調整へのニューラルチューナ開発手法【Powered by NICT】

Neural tuner development method to adjust PI-controller parameters on-line

著者 (1件)： Glushchenko Anton I. (Automated and information control systems department, Stary Oskol technological institute n.a. Ugarov (branch) National University of Science and Technology “MISIS”, Stary Oskol, Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EIConRus  ページ： 849-854  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： 本研究の主目的は,PIコントローラパラメータのニューラルチューナを構築する方法を開発することである。PIコントローラは線形であるので,そのような調整が非線形工業プラントのエネルギー効率を改善するために必要であり,そのパラメータがある値はある種の植物機能モードに対してのみ最適であった。チューナは,コントローラパラメータ値とネットワーク訓練と学習速度値のルールベーススケジューリングモーメントを計算するニューラルネットワークから構成されている。ニューラルチューナ構造と適切な神経回路網構造の両方を選択する方法を提案した。一般ネットワーク構造はCybenko,HorknickとGorban定理により定義される。入力層ニューロンの数は,PIコントローラ差分方程式に従って選択した。隠れ層計算法におけるニューロンの数は,入力層に用いた入力層ニューロン,遅延設定点とプラント出力信号の数と点の数,平均ネットワーク入力信号にに基づいている。そのような方法は,プラントモデルを使用していない。同調器を含む制御系の安定性は,技術的持続可能性基準を用いて各過渡について推定した。提案された方法は,空および充填電気加熱炉を制御するために適用した。得られた結果は,チューナ使用は一定パラメータ使用による従来のPI制御器と比較して6%までのプラントのエネルギー効率改善を達成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： ネットワーク構造 ,  プラント ,  制御系 ,  ニューロン ,  エネルギー効率 ,  ニューラルネットワーク ,  差分方程式 ,  *同調器 ,  神経回路網 ,  線形性 ,  電気加熱 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： PI制御 ,  学習速度 ,  *PIコントローラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： PIコントローラ ,  パラメータ ,  オンライン ,  開発 ,  手法