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J-GLOBAL ID：202002222316464872   整理番号：20A1076515

非線形ニューラルネットワークによる油圧サーボ系のためのモデル規範適応トラッキング制御【JST・京大機械翻訳】

Model reference adaptive tracking control for hydraulic servo systems with nonlinear neural-networks

著者 (6件)： Yao Zhikai (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094, China) ,  Yao Jianyong (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094, China) ,  Yao Feiyu (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094, China) ,  Xu Qiang (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094, China) ,  Xu Minrui (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094, China) ,  Deng Wenxiang (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094, China)
資料名： ISA Transactions  (ISA Transactions)
巻： 100  ページ： 396-404  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0580A  ISSN： 0019-0578  CODEN： ISATAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水力システムは典型的にはパラメータ不確実性と未知の擾乱を含む重い擾乱を受けることがよく知られている。高性能追跡制御を達成するために,本論文は,非線形ニューラルネットワーク(NN)の複合設計と誤差(RISE)フィードバック制御装置の符号の連続的ロバスト積分を提案した。制御開発は,未知の状態依存性擾乱に対する補償を持ち,さらにフィードフォワード補償の精度を改善するために,NNフィードフォワード成分を組み込み,一方,入力パラメータをオンラインで更新した。漸近安定性を達成するために,NNベースのフィードフォワード成分を持つ新しいRISE項を初めて開発し,加速度信号を使用しないモデル参照適応制御構造の組込みを可能にした。提案した制御装置は,制御された油圧システムを半グローバル漸近安定性を保証する。実験結果に対して,所定の過渡性能を矩形軌道の下で試験し,定常状態性能を正弦波軌道の下で試験した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制御装置 ,  適応制御 ,  フィードバック制御 ,  漸近安定 ,  *ニューラルネットワーク ,  正弦波 ,  フィードフォワード ,  追従制御 ,  油圧システム ,  ロバスト性
準シソーラス用語： オンライン ,  定常状態 ,  パラメータ不確実性 ,  適応追従制御 ,  状態依存性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： モデル規範 ,  油圧システム ,  ロバストで適応制御 ,  ニューラルネットワーク ,  漸近安定性

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 非線形 ,  ニューラルネットワーク ,  油圧サーボ ,  モデル ,  規範 ,  適応トラッキング制御