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J-GLOBAL ID：201702273808848899   整理番号：17A1348981

形状記憶合金アクチュエータの適応ニューラルPreisachモデルとモデル予測制御【Powered by NICT】

Adaptive neural Preisach model and model predictive control of Shape Memory Alloy actuators

著者 (3件)： Srivastava Amit (Canadian Surgical Technologies and Advanced Robotics (CSTAR), London, Ontario, Canada) ,  Ward Christopher (Canadian Surgical Technologies and Advanced Robotics (CSTAR), London, Ontario, Canada) ,  Patel Rajni V. (Canadian Surgical Technologies and Advanced Robotics (CSTAR), London, Ontario, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AIM  ページ： 1179-1184  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： 形状記憶合金(SMA)アクチュエータは多くの手術,航空機およびバイオロボット応用における従来のアクチュエータに代替できる可能性がある。しかし,温度と歪の間の高度に非線形なヒステリシス挙動は,実時間応用に使用することは困難である。Preisachモデルは多くの物理系のヒステリシスを正確にモデル化するためによく知られた現象論的方法である。本論文では,数値Preisachモデルは,運転条件の変化に適応できるように修正し,形状記憶合金(SMA)アクチュエータの歪を制御するためのリアルタイムで容易に使用できる。この目的のために,一次反応速度モデルの下降および上昇曲線の両方を用いて,これらの曲線の各々は人工ニューラルネットワーク(ANN)によって近似した。ANNの重みは,拡張Kalmanフィルタアルゴリズムを用いたオンライン更新した。SMA(形状記憶合金)アクチュエータの歪を制御するために,Levenberg-Marquardtアルゴリズムを用いた最適制御信号を計算するための温度動力学と適応修正Preisachモデルを用いた実装したモデル予測制御器。提案モデルと制御方式の性能を,実験装置を用いて検証した。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： 制御方式 ,  モデリング ,  *形状記憶合金 ,  ニューラルネットワーク ,  航空機 ,  最適制御 ,  *アクチュエータ ,  アルゴリズム ,  ヒステリシス ,  *モデル
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  運転条件 ,  実時間 ,  *モデル予測制御 ,  *Preisach模型 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の金属組織学  (WB01040Y) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 形状記憶合金アクチュエータ ,  適応 ,  Preisachモデル ,  モデル予測制御