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J-GLOBAL ID：202002236757888530   整理番号：20A2275239

未知入力デッドゾーンと出力制約を持つ不確実なCSTRシステムのための適応ニューラルネットワーク制御設計【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Neural-Network Control Design for Uncertain CSTR System with Unknown Input Dead-Zone and Output Constraint

著者 (2件)： Nassira Zerari (Signal Processing Laboratory, Department Electronics, Faculty of Sciences of Technology, Constantine 1 University, Constantine, Algeria) ,  Mohamed Chemachema (Signal Processing Laboratory, Department Electronics, Faculty of Sciences of Technology, Constantine 1 University, Constantine, Algeria)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 682  ページ： 477-491  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,入力非線形性と未知外乱を有する連続撹拌タンク反応器(CSTR)システムの制御問題に取り組んだ。CSTRの入力と出力に対する制約充足を確保するために,CSTRの元の制約モデルを等価非制約モデルに変換するためにシステム変換技術を採用し,その安定性が先験的に規定された性能を有する元のCSTRシステムの追跡制御を達成するために十分であった。提案した制御法では,NNsを用いてCSTRの未知動力学を近似し,付加的適応補償器を導入してNN近似誤差と外部擾乱に対処した。未知の入力デッドゾーンの効果を克服するために,ロバスト制御項を導入した。提案した適応ニューラルトラッキングコントローラを,2番目のLyapunov安定性法を用いて,1つの適応パラメータだけで設計した。従来のバックステッピングベースの技術と比較して,通常,CSTR制御において用いられる,複雑性成長の問題のための原因が完全に除去されるので,提案した制御装置の構造は,わずかな設計パラメータではるかに簡単である。シミュレーション結果を提示し,提案した制御装置の有効性を示した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  制御装置 ,  *不確実性 ,  *ニューラルネットワーク ,  撹拌槽反応器 ,  近似法 ,  制御方式 ,  補償装置 ,  *連続撹拌槽反応器 ,  制約充足問題
準シソーラス用語： 設計変数 ,  バックステッピング ,  Lyapunov安定性 ,  *適応ニューラルネットワーク ,  外部擾乱 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ニューラルネットワーク(NN) ,  適応制御 ,  連続撹拌槽反応器(CSTR) ,  入力非線形性 ,  規定された性能

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 未知入力 ,  デッドゾーン ,  制約 ,  CSTR ,  適応ニューラルネットワーク ,  制御設計