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J-GLOBAL ID：201802299583235921   整理番号：18A2014213

入力飽和を持つスイッチドリラクタンスモータのための直接適応ニューラルネットワーク制御

Direct adaptive neural network control for switched reluctance motors with input saturation

著者 (4件)： Li Cunhe (School of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian, 116026, China) ,  Wang Guofeng (School of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian, 116026, China) ,  Li Yan (School of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian, 116026, China) ,  Xu Aide (School of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian, 116026, China)
資料名： IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering  (IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering)
巻： 13  号： 12  ページ： 1804-1814  発行年： 2018年12月 
JST資料番号： W1854A  ISSN： 1931-4973  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文は,スイッチドリラクタンスモータ(SRM)速度制御のための新規直接適応ニューラルネットワーク制御装置を提示して,それはパラメータ変動,外部負荷障害,および入力飽和制約を考慮した。最小学習パラメータ(MLP)の技術に基づく動径基底関数(RBF)ニューラルネットワークを用いて,パラメータ変動と外部擾乱を含む理想的制御則を近似した。補助動的システムを構築し,入力飽和制約を処理した。さらに,SRM駆動閉ループ制御システムにおけるすべての信号の一様極限有界性を,厳密Lyapunov解析を通して保証した。比較研究を,提案した制御方式と従来の比例積分(PI)制御の間で実行して,シミュレーションと実験結果は,提案した制御方式が,パラメータ変動と外部負荷障害のためにより良い性能を有することを示した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *スイッチドリラクタンスモータ ,  *ニューラルネットワーク ,  *通信制御 ,  *飽和 ,  *速度制御 ,  変動 ,  擾乱 ,  負荷変動 ,  安定性解析 ,  シミュレーション ,  動径基底関数
準シソーラス用語： 適応ニューラルネットワーク ,  *ニューラルネットワーク制御 ,  *入力飽和 ,  パラメータ変動 ,  外部擾乱

著者キーワード (6件)： スイッチドリラクタンスモータ ,  速度制御 ,  直接適応ニューラルネットワーク ,  パラメータ変動 ,  外部負荷外乱 ,  入力飽和

分類 (2件)： 電動機  (NB07030U) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 入力飽和 ,  スイッチドリラクタンスモータ ,  適応 ,  ニューラルネットワーク制御