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J-GLOBAL ID：201702288044552531   整理番号：17A1729276

ブラシDCモータ制御システムのためのNN GAを用いたセルフチューニングPIDパラメータ【Powered by NICT】

Self-tuning PID parameters using NN-GA for brush DC motor control system

著者 (2件)： Pongfai Jirapun (Department of Electronic and Telecommunication Engineering Faculty of Engineering, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand) ,  Assawinchaichote Wudhichai (Department of Electronic and Telecommunication Engineering Faculty of Engineering, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ECTI-CON  ページ： 111-114  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： ブラシDCモータを調整するための人工知能(AI)アルゴリズムを適用することにより自己同調PIDパラメータを示した。この提案した方法は,二つのアルゴリズムを組合せたもので,NNGA,ニューラルネットワーク(NN)と遺伝的アルゴリズム(GA)である。設計手法の有効性を示すために,シミュレーション結果を示した。さらに,シミュレーション結果は,過渡応答を調べ,純GAと純粋なNNを用いたセルフチューニングの性能を比較することにより解析した。解析と比較性能の評価基準を最大オーバーシュート,定常状態誤差,立ち上がり時間と沈降時間である。シミュレーション結果から,NNGAは純GAと純粋なNNよりも良い結果を与えられたした。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： 評価基準 ,  オーバシュート ,  ニューラルネットワーク ,  *直流電動機 ,  *制御系 ,  *ブラシ ,  アルゴリズム ,  過渡応答 ,  遺伝的アルゴリズム ,  シミュレーション ,  人工知能
準シソーラス用語： 立上り時間 ,  定常状態 ,  設計手法 ,  *セルフチューニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  電動機  (NB07030U) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (7件)： ブラシ ,  DCモータ ,  制御システム ,  Ga ,  セルフチューニング ,  PID ,  パラメータ