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J-GLOBAL ID：201902267172091299   整理番号：19A1542177

未知システムの適応能動振動抑制のためのニューラルネットモデル予測制御器【JST・京大機械翻訳】

Neural Net Model Predictive Controller for Adaptive Active Vibration Suppression of an Unknown System

著者 (2件)： Heesch Mateusz (AGH University of Science and Technology, Krakow, Poland) ,  Dworakowski Ziemowit (AGH University of Science and Technology, Krakow, Poland)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11508  ページ： 102-112  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アクティブ振動抑制は,単純な問題になると,良く探索された領域であるが,問題の複雑さが時間変化システムに成長すると,研究された解の量は大きなマージンにより低下し,制御されたシステムに関する非常に限られた知識の追加要件でさらに増加する。これらの条件は,問題をより複雑にし,しばしば古典的なアプローチを最適化するか使用できないようにし,ソフトコンピューティングを利用することのようなより知的なアプローチを必要とする。本研究では,MPCのために使用される水平技術に触発された人工ニューラルネットワーク(ANN)モデル予測制御(MPC)方式を提案した。提案した手法は,制御ループ内の計算量を低減するいくつかの方法を導入することにより,制御器の性能に負の影響を及ぼさない制御ループ内の計算量を低減することにより,制御器を高速に保つことを試みながら,未知で観測できない時間変動システムのアクティブ振動制御の問題を解決することを目的とした。提案した手法は,遺伝的アルゴリズムを用いて最適化した多入力比例微分(PD)制御器よりも優れている。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *ニューラルネットワーク ,  経時変化 ,  *防振 ,  *制御装置 ,  遺伝的アルゴリズム ,  微分 ,  高速度 ,  計算量
準シソーラス用語： アクティブ振動制御 ,  制御ループ ,  ソフトコンピューティング ,  *モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ニューラルネットワーク ,  適応制御 ,  未知のシステム ,  システム同定 ,  振動抑制

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  振動抑制 ,  ニューラルネットモデル ,  予測 ,  制御器