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J-GLOBAL ID：201702284216817950   整理番号：17A1645637

適応動的計画法に基づくオゾン生成プロセスのデータ駆動ニューロ最適トラッキング制御【Powered by NICT】

Data-driven neuro-optimal tracking control of ozone generation process based on adaptive dynamic programming

著者 (5件)： Dong Zhe (North China University of Technology, School of electrical and control engineering, Beijing 100190) ,  Liu Wenjuan (North China University of Technology, School of electrical and control engineering, Beijing 100190) ,  Li Yueheng (North China University of Technology, School of electrical and control engineering, Beijing 100190) ,  Han Jie (North China University of Technology, School of electrical and control engineering, Beijing 100190) ,  Chen Mengjiao (North China University of Technology, School of electrical and control engineering, Beijing 100190)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DDCLS  ページ： 650-655  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： オゾンは最強の酸化剤の一つと考えられている,地球環境に有害な残留物を残さない。本論文では,オゾン発生器の閉ループ制御を研究した。この問題の主要な関心事は,所望のオゾン濃度を達成することである。オゾン生成プロセス複雑な非線形多変数システムモデル化と制御が困難であるために,このようにして採用した系の動力学を構築することである日駆動ニューロ制御法,適応型動的計画法(ADP)はコントローラ設計と最適化に用いた。ハードウェア-イン-ループシミュレーションによると,オゾン生成プロセスはニューロネットワークモデルにより効率的に近似でき,オゾンの濃度と流速はADPコントローラによって追跡できる。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： フィードバック制御 ,  モデリング ,  *動的計画法 ,  制御装置 ,  地球環境 ,  *追従制御 ,  *オゾン ,  多変数系 ,  最適化
準シソーラス用語： 制御設計 ,  ニューロ制御 ,  オゾン濃度 ,  オゾナイザ ,  *データ駆動 ,  *オゾン生成 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 気圏環境汚染  (SB03020M) ,  ガス化学工業  (YB02070O) ,  下水,廃水の化学的処理  (SC03050W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  動的計画法 ,  オゾン生成 ,  プロセス ,  データ駆動 ,  トラッキング制御