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J-GLOBAL ID：202002237013376089   整理番号：20A2132041

ラダー故障と海流擾乱を伴うADPによるAUVのためのニューラルネットワーク推定器に基づくフォールトトレラントトラッキング制御【JST・京大機械翻訳】

Neural-network estimators based fault-tolerant tracking control for AUV via ADP with rudders faults and ocean current disturbance

著者 (3件)： Che Gaofeng (Department of Automation, Xiamen University, Xiamen 361102, China) ,  Yu Zhen (Department of Automation, Xiamen University, Xiamen 361102, China) ,  Yu Zhen (Key Laboratory of Marine Navigation and Control Technology, Tianjin, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 411  ページ： 442-454  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： 本論文は,舵故障と海洋電流擾乱による自律水中車両(AUV)のフォールトトレラント追跡制御問題を研究した。適応動的計画法(ADP)を採用して,フォールトトレラント追跡制御問題を最適制御問題に変換した。2つのニューラルネットワーク推定器(NNE)を,それぞれ,舵の故障と海洋電流擾乱を推定するために設計した。推定舵故障と推定海洋電流擾乱を用いて,性能指数関数を構築した。ポリシー反復(PI)を用いて,批評ニューラルネットワークと行動ニューラルネットワークを構築し,Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程式を解いた。AUVの誤差追跡システムは,Lyapunov安定性定理に基づく一様に最終的に有界(UUB)であると保証される。シミュレーション結果を与えて,本論文で提案した制御方式の有効性を検証した。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： シミュレーション ,  電流 ,  *故障 ,  最適制御 ,  動的計画法 ,  *ニューラルネットワーク ,  *海流 ,  指数関数 ,  海洋 ,  制御方式 ,  トラッキング装置 ,  推定量 ,  *フォールトトレランス
準シソーラス用語： Lyapunov安定性 ,  有界 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ニューラルネットワーク推定量(NNE) ,  Ruders故障 ,  自律水中車両(AUV) ,  適応動的計画法(ADP) ,  一様に究極に束縛された(UUB)

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (10件)： ラダー ,  故障 ,  海流 ,  擾乱 ,  ADP ,  AUV ,  ニューラルネットワーク ,  推定 ,  フォールトトレラント ,  トラッキング制御