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J-GLOBAL ID：201902237234447015   整理番号：19A0517347

未知ヒステリシス入力によるミサイルシステムのための適応ニューラルネットワーク制御【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Neural Network Control for Missile Systems With Unknown Hysteresis Input

著者 (4件)： Cai Jian-Ping (Zhejiang University of Water Resources and Electric Power, Hangzhou, China) ,  Xing Lantao (State Key Laboratory of Industrial Control Technology Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Zhang Meng (State Key Laboratory of Industrial Control Technology Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Shen Lujuan (Zhejiang University of Water Resources and Electric Power, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 15839-15847  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： ほとんどの既存の結果は,ミサイルシステムの制御装置設計においてアクチュエータのバックラッシヒステリシスの影響を考慮していないが,そのようなヒステリシスは実際には避けられないようである。本論文において,未知のパラメータとヒステリシス入力を有するミサイルシステムのためのロバスト適応ニューラルネットワーク(NN)制御法則をバックステッピング技術に基づいて提案した。この制御装置はNN近似を導入することによって設計されて,それはバックステッピング方式に基づく適応法則によって調整することができた。開発したNN制御装置は未知のバックラッシヒステリシスの事前知識を必要としない。特に,未知のバックラッシヒステリシスに対する適応補償に関する既存の結果と異なり,bの符号はもはや必要とされない。設計した制御装置が閉ループシステムの安定性と追跡性能を確実にすることができることを示した。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： ロバスト性 ,  閉ループ系 ,  制御則 ,  *ミサイル ,  近似法 ,  アクチュエータ ,  *ヒステリシス ,  制御装置
準シソーラス用語： 事前知識 ,  バックステッピング ,  *適応ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  システム同定  (IA02040O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ヒステリシス ,  ミサイル ,  適応 ,  ニューラルネットワーク制御