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J-GLOBAL ID：202002240800576798   整理番号：20A1036790

ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムに基づくDCモータ速度の最適スライディングモード制御【JST・京大機械翻訳】

Optimal Sliding Mode Control of a DC Motor Velocity Based on Neural Network and Genetic Algorithm

著者 (3件)： Sosse Alaoui Mohammed Chakib (LPESD Laboratory of Pedagogical Engineering and Science Didactics, Regional Center of Education and Training Careers (CRMEF), Fez, Morocco) ,  Satori Hassan (LIIAN Laboratory, Department of Informatics, Faculty of Sciences, Sidi Mohammed Ben Abdellah University, Fez, Morocco) ,  Satori Khalid (LIIAN Laboratory, Department of Informatics, Faculty of Sciences, Sidi Mohammed Ben Abdellah University, Fez, Morocco)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1076  ページ： 205-216  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  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： 本論文において,ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムに基づく最適スライディングモード制御をDCモーター速度のために設計した。古典的スライディングモード制御(SMC)は,考慮したシステムのために使用することができた。しかし,大きな不確実性の場合には,より高い必要なスイッチング利得のために,チャタリングのいくつかの欠点を示した。この利得を低減するために,ニューラルネットワークをモデル未知部分の予測に使用し,したがって,より低いスイッチング利得を用いることができる。ニューラルネットワーク(NN)を用いて,公称モデルを改善し,次にモデル不確実性を低減した。これにより,チャタリング問題なしにスライディングモード技術を用いることができる。遺伝的アルゴリズムを用いて,ニューラルネットワークにより使用される逆伝搬アルゴリズムの学習速度とSMCの可変スイッチング利得の両方を最適化した。提案した手法の性能を,古典的スライディングモード制御技術と提案した手法の比較によりシミュレーションで調べた。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  スイッチング ,  不確実性 ,  *ニューラルネットワーク ,  チャタリング ,  利得 ,  *直流電動機 ,  DC-DCコンバータ ,  *遺伝的アルゴリズム ,  スライディングモード制御
準シソーラス用語： 学習速度 ,  逆伝搬アルゴリズム ,  スライディングモード ,  モデルの不確実性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： DC/DCコンバータ ,  ポンプシステム ,  滑りモード ,  ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (2件)： 電動機  (NB07030U) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  DC ,  モータ速度 ,  スライディングモード制御