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J-GLOBAL ID：201702269896305887   整理番号：17A1632395

一般化されたノルム最適反復学習制御:制約処理【Powered by NICT】

Generalized Norm Optimal Iterative Learning Control: Constraint Handling

著者 (3件)： Chen Yiyang (Department of Electronics and Computer Science, University of Southampton, Southampton, SO17 1B J, United Kingdom) ,  Chu Bing (Department of Electronics and Computer Science, University of Southampton, Southampton, SO17 1B J, United Kingdom) ,  Freeman Christopher T. (Department of Electronics and Computer Science, University of Southampton, Southampton, SO17 1B J, United Kingdom)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 13396-13401  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  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： 本論文では,一般化された反復学習制御(ILC),特別な場合として中間点とサブ区間追跡を含む包括的な方法論内の制約処理を組み込むための新しい制御方法を提案した。拘束された一般化されたILC設計目的は,先ず述べ,次に設計問題を逐次射影枠組みに定式化した。このフレームワークは,システムの入力と出力制約を埋め込む拘束された一般化されたILCアルゴリズムが得られた。アルゴリズムの収束性解析を行い,担持された厳密な証明である。アルゴリズムはガントリロボット実験プラットフォーム,その結果はプラント不確定性に対する実用的有効性とロバスト性を明らかにしたを用いて検証した。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： プラント ,  射影 ,  アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  制御方式 ,  不確実性 ,  *ノルム ,  定式化
準シソーラス用語： *制約処理 ,  *反復学習制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 反復学習制御 ,  制約処理

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： ノルム ,  反復学習制御 ,  制約処理