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J-GLOBAL ID：201902288854884440   整理番号：19A0518041

MIMO特異分布パラメータシステムのための反復学習制御【JST・京大機械翻訳】

Iterative Learning Control for MIMO Singular Distributed Parameter Systems

著者 (4件)： Dai Xi-Sheng (School of Electrical and Information Engineering, Guangxi University of Science and Technology, Liuzhou, China) ,  Zhou Xing-Yu (School of Electrical and Information Engineering, Guangxi University of Science and Technology, Liuzhou, China) ,  Tian Sen-Ping (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Ye Hong-Tao (School of Electrical and Information Engineering, Guangxi University of Science and Technology, Liuzhou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 24094-24104  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： 本論文では,特異行列係数を有する結合偏微分方程式によって記述される放物線型および双曲型を有する多入力多出力特異分布パラメータシステム(SDPSs)のための反復学習制御問題を取り扱った。最初に,SDPSsに特異値分解理論を適用して,等価動的分解形式を導き出した。次に,学習システムのサブ状態と出力追跡誤差の間の関係の推定を,いくつかの仮定の下で,P型更新学習方式の光において構築した。さらに,2つの十分条件を提示して,追跡誤差が,いくつかの基本微分不等式だけでなく,収縮写像原理を採用することによって,L_2ノルムの意味で収束することを保証した。最後に,2つの数値例を示し,開発した理論結果の妥当性を実証した。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： 特異値分解 ,  不等式 ,  写像 ,  *学習 ,  ノルム ,  十分条件 ,  偏微分方程式 ,  微分 ,  *分布定数系
準シソーラス用語： 学習支援システム ,  行列要素 ,  *反復学習制御 ,  *MIMO , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： MIMO ,  分布パラメータシステム ,  反復学習制御