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J-GLOBAL ID：202002227717315902   整理番号：20A2331569

電気油圧アクチュエータ動力学によるアクティブサスペンションシステムのための適応ニューラルネットワークスライディングモード制御【JST・京大機械翻訳】

Adaptive neural network sliding mode control for active suspension systems with electrohydraulic actuator dynamics

著者 (2件)： Sun Jinwei (School of Vehicle Engineering, Xi’an Aeronautical University, Xi’an, China) ,  Zhao Kai (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： International Journal of Advanced Robotic Systems (Web)  (International Journal of Advanced Robotic Systems (Web))
巻： 17  号： 4  ページ： 1729881420941986  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7018A  ISSN： 1729-8814  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： この論文の目的は,アクティブサスペンションシステムのためのオブザーバベースの適応ニューラルネットワークスライディングモード制御装置を設計することである。一般的非線形サスペンションモデルを確立し,電気油圧アクチュエータ動力学を考察した。提案した制御装置を二つのループに分解した。アクチュエータの動特性を不確実性で高度に非線形と仮定したので,適応ニューラルネットワークを内部ループに提示して不確実性に対する制御システムロバスト性を確実にし,自己同調重みづけベクトルをLyapunov安定性理論によって得た更新則に従ってオンラインで調整した。外部ループにおいて,モデル参照スライディングモード制御装置を開発し,スカイフックとグラウンドック制御法を結合したハイブリッド基準モデルの望ましい状態を追跡した。そのうえ,システムの非測定状態を得るために,無香料Kalmanフィルタを利用して,制御装置のために必要な情報を提供する。シミュレーション結果は,不確実性の存在においても,発揮力が正確に追跡できることを示した。さらに,提案した制御装置は,サスペンションの性能を効果的に改善できる。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： *懸濁液 ,  シミュレーション ,  ベクトル ,  不確実性 ,  制御方式 ,  規範モデル ,  フック ,  *油圧 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *アクティブサスペンション ,  Lyapunov安定性 ,  オンライン ,  *油圧アクチュエータ ,  *適応ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： スライディングモード制御 ,  RBFニューラルネットワーク ,  アクティブサスペンション ,  電気油圧アクチュエータ ,  力追跡

分類 (1件)： 操縦・制御系統  (QK05020Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 油圧アクチュエータ ,  動力学 ,  アクティブサスペンションシステム ,  適応ニューラルネットワーク ,  スライディングモード制御