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J-GLOBAL ID：202002236702429576   整理番号：20A2142903

複合学習法と外乱オブザーバに基づく多機電力系統の適応ファジィ動的表面制御【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Fuzzy Dynamic Surface Control for Multi-Machine Power System Based on Composite Learning Method and Disturbance Observer

著者 (6件)： Zhu Guoqiang (School of Automation Engineering, Northeast Electric Power University, Jilin City, China) ,  Nie Linlin (School of Automation Engineering, Northeast Electric Power University, Jilin City, China) ,  Zhou Miaolei (Department of Control Science and Engineering, Jilin University, Changchun, China) ,  Zhang Xiuyu (School of Automation Engineering, Northeast Electric Power University, Jilin City, China) ,  Sun Lingfang (School of Automation Engineering, Northeast Electric Power University, Jilin City, China) ,  Zhong Cheng (Tangshan Power Supply Company, State Grid Jibei Electric Power Company, Tangshan, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 163163-163175  発行年： 2020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： ファジー論理システム(FLS)と外乱オブザーバ(DOB)を用いて,不確実性と外部障害を有するマルチマシン電力システムのクラスのために,複合学習動的表面制御を提案した。提案した戦略の主な特徴は次の通りである。(1)マルチマシン電力システムの非線形モデルのためのFLSの近似能力は,複合学習法を用いてかなり強化され,FLSsのために追加の補正情報を提供する。これらの知見は,システムの追跡性能に直接焦点を当てる以前の設計とかなり異なる。(2)動的表面制御(DSC)における一次低域フィルタの利用に起因するフィルタリング誤差を,制御則設計プロセスにおける補償信号を設計することによって効果的に補償した。(3)FLSの近似誤差と外部擾乱を含む複合擾乱を推定し,DOBを構築することによって軽減した。最後に,提案した制御アルゴリズムを,StarSimハードウェアインループ実験プラットフォーム上で検証し,そして,実験結果は,外乱の抑制および制御装置のロバスト性の強化において,提案した制御戦略の有効性を検証した。Copyright 2020 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： *学習 ,  制御装置 ,  不確実性 ,  *電力系統 ,  低域フィルタ ,  フィルタリング ,  近似法 ,  *多機系統 ,  曖昧さ ,  ロバスト性 ,  制御則
準シソーラス用語： 非線形モデル ,  外乱オブザーバ ,  動的表面制御 ,  外部擾乱 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 外乱オブザーバ ,  多機電力系統 ,  適応 ,  ファジィ ,  動的表面制御