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J-GLOBAL ID：201702268486067260   整理番号：17A1352558

神経力学最適化による分数次数制御システムの合成のためのロバストな極配置【Powered by NICT】

Robust pole assignment for synthesizing fractional-order control systems via neurodynamic optimization

著者 (3件)： Yang Tianyu (Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Le Xinyi (School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Wang Jun (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCA  ページ： 143-148  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,分数次数制御系のロバスト極配置のための提案したニューロダイナミック最適化手法。整数次システムと比較して,分数次数システムの極配置は安定領域の変動性のためより困難である。ロバスト極配置制約付最適化問題として定式化し,そしてロバスト性測度を最小化する擬似凸目的関数として導出した。リカレントニューラルネットワークは実時間で最適解を計算するための採用した。シミュレーション結果は,提案した神経力学最適化アプローチの有効性と優位性を実証した。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： *制御系 ,  最適化手法 ,  測度 ,  *最適化 ,  凸形 ,  *ロバスト性 ,  制約付最適化問題 ,  目的関数 ,  *極零点配置 ,  シミュレーション ,  定式化 ,  最適解 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  *神経力学 ,  *改変
準シソーラス用語： *分数次 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 神経力学 ,  最適化 ,  分数次 ,  制御システム ,  ロバスト ,  極配置