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J-GLOBAL ID：202002213592175155   整理番号：20A0871184

圧電アクチュエータにおける速度依存ヒステリシスのElmanニューラルネットワークに基づく同定【JST・京大機械翻訳】

Elman neural network-based identification of rate-dependent hysteresis in piezoelectric actuators

著者 (6件)： Zhao Xinlong (Faculty of Mechanical Engineering&Automation, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou, China) ,  Shen Shuai (Faculty of Mechanical Engineering&Automation, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou, China) ,  Su Liangcai (Faculty of Mechanical Engineering&Automation, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou, China) ,  Yin Xiuxing (Faculty of Mechanical Engineering&Automation, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou, China) ,  Yin Xiuxing (School of Engineering, University of Warwick, Coventry, UK) ,  Yin Xiuxing (School of Mechanical and Electrical Engineering, Guilin University of Electronic Technology, China)
資料名： Journal of Intelligent Material Systems and Structures  (Journal of Intelligent Material Systems and Structures)
巻： 31  号： 7  ページ： 980-989  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0165A  ISSN： 1045-389X  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： 圧電アクチュエータにおける速度依存ヒステリシス非線形性は,マイクロおよびナノスケールのシステム性能を厳しく制限する。速度依存ヒステリシスの完全挙動を記述する動的モデルを確立する必要がある。本論文では,圧電アクチュエータのためのElman神経回路網ベースのヒステリシスモデルを開発した。改良された動的ヒステリシス演算子を提案して,ヒステリシスの多値写像を新しく構築された拡張入力空間上の1対1写像に変換した。次に,改良動的ヒステリシス演算子を組み込んだElmanニューラルネットワークを用いて,速度依存ヒステリシスの挙動を近似した。Elmanニューラルネットワークと改良動的ヒステリシス演算子の組合せは,動的特性を二重に具体化することができ,速度依存ヒステリシスの特性を完全に抽出することができる。実験結果を提示し,提案したモデリング技術の可能性を示した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ダイナミックモデル ,  *ヒステリシス ,  神経回路網 ,  写像 ,  非線形性
準シソーラス用語： ヒステリシスモデル ,  システム性能 ,  ナノスケール ,  *Elmanニューラルネットワーク ,  圧電アクチュエータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 動的ヒステリシス演算子の改良 ,  速度依存ヒステリシス ,  Elman神経回路網

分類 (1件)： 圧電デバイス  (NC03110I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 圧電アクチュエータ ,  ヒステリシス ,  Elmanニューラルネットワーク ,  同定