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J-GLOBAL ID：201902231847390949   整理番号：19A0517113

Axis慣性安定化プラットフォームにおける性能に対するANFISとファジィPID制御モデルの比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of an ANFIS and Fuzzy PID Control Model for Performance in a Two-Axis Inertial Stabilized Platform

著者 (6件)： Liu Feng (Department of School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Hua (Department of School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Shi Qingli (Department of School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Hengxian (Department of School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang Mengying (Department of School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhao Hailong (System Design Institute of Hubei Aerospace Technology Academy, Hubei, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 12951-12962  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： ソフトコンピューティングの適応ニューロファジィ推論システム(ANFIS)は,性能を予測するための有効な方法である。ANFISニューロファジィ比例積分微分(ANFP)制御に基づく統計解析とソフトコンピューティング方式を提案して,2軸慣性安定化プラットフォームシステムのためのファジィPID制御装置の性能を予測した。データは閉ループの非従来型ファジィPID安定化制御器出力から抽出し,モデルをLevenberg-Marquardt(LM)訓練アルゴリズムを用いて訓練し,ANFP制御装置の出力結果からの実験データに従って比較した。比較シミュレーションを,平均二乗誤差(MSE)の統計値と性能指標としての決定係数(R)によって詳しく説明した。実験結果は,ANFPソフトコンピューティングアプローチが誤差解析結果に従って性能を予測するための不可欠な改善に寄与することを検証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *曖昧さ ,  積分 ,  統計解析 ,  誤差解析 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  統計量 ,  二軸 ,  微分 ,  シミュレーション ,  制御装置
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  ソフトコンピューティング ,  *PID制御 ,  Axis , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 慣性 ,  安定化 ,  プラットフォーム ,  ANFIS ,  ファジィ ,  PID制御 ,  モデル