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J-GLOBAL ID：201702282015839121   整理番号：17A1318281

交流安定電源の改良ニューラルネットワークPID制御【JST・京大機械翻訳】

Improved neural network PID controller for regulated power supply

著者 (3件)： Wang Qingshan (西安交通大学 電力設備電气絶縁国家重点実験室,陜西 西安 710049) ,  Liang Deliang (西安交通大学 電力設備電气絶縁国家重点実験室,陜西 西安 710049) ,  Du Jinhua (西安交通大学 電力設備電气絶縁国家重点実験室,陜西 西安 710049)
資料名： Dianji yu Kongzhi Xuebao  (Dianji yu Kongzhi Xuebao)
巻： 21  号： 2  ページ： 1-9  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2500A  ISSN： 1007-449X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： AC電圧安定化電源の主回路の数学モデルを確立し,閉ループ安定性制御の原理を解析した。装置は強い非線形性と可変構造を持つので,古典的PID制御装置は理想的な制御効果を得ることが難しい。人工神経回路網を従来のPID制御器と結合し,制御対象の正確な数学モデルに依存しないニューラルネットワークPID制御器を構成した。ニューラルネットワークの収束速度を改良するために,Levenberg-Marquardtアルゴリズムを用いて,重みづけ更新を計算し,そして,一定の確率で保存された確率的摂動を,反復的プロセスにおける局所的極小点を,加速するために,与えた。装置の主回路と改良神経回路網PID制御器をシミュレーションした。システムは動的応答が速く、ロバスト性が強く、調節が平滑で、良好な制御効果がある。最後に、定格電圧660V、容量400kVAの実験プロトタイプを製造し、テストし、理論研究に対して実験検証を行った。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 動的応答 ,  非線形性 ,  重みづけ ,  電圧安定化 ,  ロバスト性 ,  電圧 ,  *ニューラルネットワーク ,  神経回路網 ,  数学モデル ,  プロトタイプ ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 実験検証 ,  収束速度 ,  主回路 ,  *PID制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： regulated power supply ,  PID controller ,  artificial neural network ,  Levenberg-Marquardt algorithm ,  connection weight

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 交流 ,  ニューラルネットワーク ,  PID制御