文献

J-GLOBAL ID：201902270719414828   整理番号：19A1253747

IOEM-ELMに基づく粉砕高炉スラグ生産のデータ駆動制御【JST・京大機械翻訳】

Data-Driven Control of Ground-Granulated Blast-Furnace Slag Production Based on IOEM-ELM

著者 (3件)： Li Xiaoli (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Wang Kang (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Jia Chao (China Electronics Standardization Institute, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 60650-60660  発行年： 2019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： 改良オンライン誤差最小化極値学習機械(IOEM-ELM)適応制御法を,多重動作モードを有する一種のMIMOシステムの制御を実現するために,隠れノードの追加および剪定機構を導入することによって提案した。多重演算モード問題を扱う戦略を,多重モデル適応制御のアイデアによって解析した。さらに,粉砕高炉スラグ(GGBS)生産プロセスは,複数の運転モード,高い非線形性,強い結合,および高い不確実性の特性を有する複雑なシステムであることを考慮して,データ駆動知的制御方式を,提案したIOEM-ELMニューラルネットワークに基づいて設計した。正常および異常な状況で生産された多数の生産データを分析することにより,3つの典型的な運転モードを抽出し,試験プラットフォームとして実際の生産プロセスを完全に表現した。ネットワーク構造がIOEM-ELM法を用いて動的に調整されるので,モデルと制御装置は多重モード間で動作するGGBS生産プロセスを扱うように設計される。用例は,提案した方法が変化するモードを扱うことができて,効果的にGGBS生産プロセスの計算を減らす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： 学習機械 ,  演算 ,  非線形性 ,  ニューラルネットワーク ,  多モード ,  運転モード ,  *多重化 ,  不確実性 ,  制御装置 ,  適応制御 ,  生産プロセス ,  ネットワーク構造 ,  インテリジェント制御 ,  *データ駆動
準シソーラス用語： オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ELM ,  粉砕 ,  高炉スラグ ,  駆動制御