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J-GLOBAL ID：201702267930929247   整理番号：17A1462307

圧電アクチュエータにおけるヒステリシスのための適応重みづけ最小二乗サポートベクトル回帰【Powered by NICT】

An adaptive weighted least square support vector regression for hysteresis in piezoelectric actuators

著者 (4件)： Mao Xuefei (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Wang Yijun (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Liu Xiangdong (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Guo Youguang (School of Electrical, Mechanical and Mechatronic Systems, University of Technology Sydney, Sydney, NSW 2007, Australia)
資料名： Sensors and Actuators. A. Physical  (Sensors and Actuators. A. Physical)
巻： 263  ページ： 423-429  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0345C  ISSN： 0924-4247  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒステリシス非線形性に起因する圧電アクチュエータ(PZAs)の低い位置決め精度を克服するために,本論文では,PZAの速度依存ヒステリシスをモデル化するために,適応的重み付け最小二乗サポートベクトル回帰(AWLSSVR)を提案した。AWLSSVRハイパーパラメータは粒子群最適化法を用いて最適化した。適応重みづけ戦略は,訓練データセットにおけるノイズの影響を除去し,同時に試料サイズを低減するために提案した。最後に,提案した手法はPZAのヒステリシスを予測に適用した。結果は,提案した方法が雑音を有する訓練サンプルのための最小二乗サポートベクトル回帰の他のバージョンよりもより正確であり,一方計算試料サイズと速度を減少させることを示した。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： *重みづけ ,  予測 ,  最適化 ,  *最小二乗法 ,  モデリング ,  *ヒステリシス ,  雑音 ,  非線形性
準シソーラス用語： 訓練データ ,  粒子群最適化 ,  ハイパーパラメータ ,  位置決め精度 ,  *サポートベクトル回帰 ,  *圧電アクチュエータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 圧電アクチュエータ ,  ヒステリシス予測 ,  パーティクルスワーム最適化 ,  適応加重最小二乗サポートベクトル回帰

分類 (2件)： 圧電デバイス  (NC03110I) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 圧電アクチュエータ ,  ヒステリシス ,  適応 ,  重みづけ ,  最小二乗 ,  サポートベクトル回帰