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J-GLOBAL ID：201702261074159456   整理番号：17A0470693

線形ボイスコイルアクチュエータのための動的パラメータ推定を用いた補償ファジィニューラルネットワーク制御【Powered by NICT】

Compensatory fuzzy neural network control with dynamic parameters estimation for linear voice coil actuator

著者 (2件)： Chen Syuan-Yi (Department of Electrical Engineering, National Taiwan Normal University, Taipei 106, Taiwan) ,  Lee Cheng-Yan (Department of Electrical Engineering, National Taiwan Normal University, Taipei 106, Taiwan)
資料名： Precision Engineering  (Precision Engineering)
巻： 48  ページ： 191-202  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0734B  ISSN： 0141-6359  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： 本研究の目的は,線形ボイスコイルアクチュエータ(VCA)のオンラインパラメータ推定と制御のための,動的粒子群最適化(DPSO)に基づく推定器と補償ファジィニューラルネットワーク(CFNN)コントローラから成る,インテリジェント制御戦略を開発することである。VCAのプラントJacobianは非線形で時変しているので,通常の逆伝搬(BP)法を用いて直接CFNNのための学習アルゴリズムを導出することは困難である。,オンライン法は実用的応用における植物Jacobianの合理的に良好な推定を提供することができることを強くすることが望ましい。本研究では,VCAの動作原理と動的解析を最初に紹介した。DPSOとCFNNは制御信号を得て,プラントJacobianを評価するために利用したDPSOおよびCFNNのアルゴリズムを与えた。さらに,制御誤差の収束を確実にするために特定の学習速度を導出するために与えられた収束解析。最後に,提案した制御戦略は実験的検証のための32ビット浮動小数点ディジタル信号プロセッサ(DSP)上に実装した。実験結果は一定のものと従来のCFNNコントローラと比較してオンラインJacobi推定を用いた提案したCFNN DPSOコントローラの改善された追跡性能とロバスト性を実証し,VCA制御システム。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  制御信号 ,  学習アルゴリズム ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  制御系 ,  制御装置 ,  ディジタル信号プロセッサ ,  *パラメータ推定 ,  *線形性 ,  動的解析
準シソーラス用語： 制御戦略 ,  学習速度 ,  インテリジェント制御 ,  粒子群最適化 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 補償ファジィニューラルネットワーク ,  動的パーティクルスワーム最適化 ,  インテリジェント制御 ,  パラメータ推定 ,  位置制御 ,  ボイスコイルアクチュエータ

分類 (2件)： 工作機械要素,ジグ,チャック  (QC01020Z) ,  電気式制御機器  (IC02020Y)

タイトルに関連する用語 (8件)： 線形 ,  ボイスコイル ,  アクチュエータ ,  動的パラメータ ,  推定 ,  補償 ,  ファジィ ,  ニューラルネットワーク制御