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J-GLOBAL ID：202002222152022221   整理番号：20A2230994

新しい修正マルチトラッカ最適化アルゴリズムに基づく非線形モデル予測制御器の最適設計【JST・京大機械翻訳】

Optimal design of nonlinear model predictive controller based on new modified multitracker optimization algorithm

著者 (2件)： Elsisi Mahmoud (Industry 4.0 Implementation Center, Center for Cyber-Physical System Innovation, National Taiwan University of Science and Technology, Taipei, Taiwan) ,  Elsisi Mahmoud (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering (Shoubra), Benha University, Cairo, Egypt)
資料名： International Journal of Intelligent Systems  (International Journal of Intelligent Systems)
巻： 35  号： 11  ページ： 1857-1878  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0454A  ISSN： 0884-8173  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： ロボットマニピュレータのためのコントローラ設計は,システムの非線形性やパラメータの不確実性のような異なる課題に直面している。さらに,異なる線形および非線形軌道の追跡は,マニピュレータによる重要な役割を示した。本論文は,新しい改良インテリジェント技術に基づく非線形モデル予測制御(NLMPC)のための最適設計を示唆して,それを改良マルチトラック最適化アルゴリズム(MMTOA)と名づけた。MTOAの提案修正を,反対ベース学習(OBL)と準OBLアプローチに基づいて実行した。この修正は,局所最適にトラップされることを防止するために,MTOAの探査挙動を改善する。提案方法をロボットマニピュレータに適用して,種々の線形および非線形軌道を追跡した。NLMPCパラメータは,設計者の試行錯誤法よりもMMTOAによって調整される。MMTOAに基づく提案したNLMPCを,文献におけるオリジナルのMTOA,遺伝的アルゴリズム,およびカッキー探索アルゴリズムと比較した。提案した制御装置の優位性と有効性を,異なる線形および非線形軌道を追跡するために確認した。さらに,提案した方法のロバスト性をパラメータの不確実性に対して強調した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 非線形系 ,  学習 ,  制御装置 ,  不確実性 ,  マニピュレータ ,  *最適化手法 ,  最適設計 ,  線形性 ,  有効性 ,  ロバスト性 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 探索アルゴリズム ,  制御設計 ,  ロボットマニピュレータ ,  非線形モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチトラッカ最適化アルゴリズム ,  非線形モデル予測制御 ,  非線形システム ,  ロボットマニピュレータ

分類 (4件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最適化アルゴリズム ,  非線形モデル予測制御 ,  最適設計