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J-GLOBAL ID：202002247198050008   整理番号：20A0134223

空気-燃料比制御システムの過渡的キャリブレーションのためのカオス強化加速粒子群最適化アルゴリズムを用いた強化知的比例積分型ファジィ知識ベース制御器【JST・京大機械翻訳】

Enhanced intelligent proportional-integral-like fuzzy knowledge-based controller using chaos-enhanced accelerated particle swarm optimization algorithm for transient calibration of air-fuel ratio control system

著者 (5件)： Li Ziyang (School of Engineering, The University of Birmingham, Birmingham, UK) ,  Zhou Quan (School of Engineering, The University of Birmingham, Birmingham, UK) ,  Zhang Yunfan (School of Engineering, The University of Birmingham, Birmingham, UK) ,  Li Ji (School of Engineering, The University of Birmingham, Birmingham, UK) ,  Xu Hongming (School of Engineering, The University of Birmingham, Birmingham, UK)
資料名： Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part D. Journal of Automobile Engineering  (Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part D. Journal of Automobile Engineering)
巻： 234  号： 1  ページ： 39-55  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0947A  ISSN： 0954-4070  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： 過渡応答挙動を改善し,パラメータ設定の較正に費やす努力を減らすために,ガソリン直接噴射エンジンの空気-燃料比を調整するために,自己適応および高度にロバストな比例積分様ファジィ知識ベース制御装置を開発した。しかし,比例積分型ファジィ知識ベース制御器は,最初に較正された比例および積分パラメータを自動的に補正できるが,制御器パラメータ設定のより適切な選択は,より良好な過渡性能をもたらす。そこで,本論文では,最も最適なパラメータ設定を自動的に定義するために,カオス強化加速粒子群最適化アルゴリズムを用いた強化知的比例積分型ファジィ知識ベース制御装置を提案した。代替時間領域目的関数を,探索領域の事前選択を必要とせずに,過渡較正プログラムに適用した。強化制御装置のリアルタイム過渡性能を,ガソリン直接噴射エンジンの空燃比制御システムに関して研究した。実験結果により,カオス強化加速粒子群最適化に基づく強化比例積分型ファジィ知識ベース制御装置は,従来の自己適応比例積分型ファジィ知識ベース制御器と比較して,より少ない整定時間(75%までの低減)と絶対誤差のより少ない積分(最大64.07%低減)で振動を減衰できることを示した。再現性試験により,カオス強化加速粒子群最適化アルゴリズムに基づく比例積分型ファジィ知識ベースの制御装置は,従来の加速粒子群最適化アルゴリズムに基づく比例積分型ファジィ知識ベース制御装置と比較して,最大10.61%の低減と目的関数の標準偏差を最大28.29%低減できることを示した。Copyright IMechE 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ファジィ制御 ,  標準偏差 ,  再現性 ,  目的関数 ,  *カオス ,  ロバスト性 ,  *知識ベース ,  空燃比 ,  過渡応答 ,  制御系 ,  曖昧さ ,  制御装置
準シソーラス用語： 自己適応 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ガソリン直接噴射エンジン ,  ファジィ制御 ,  空燃比 ,  多目的最適化 ,  粒子群アルゴリズム ,  過渡的校正

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  火花点火機関  (PB02020C)

タイトルに関連する用語 (12件)： 燃料 ,  制御システム ,  キャリブレーション ,  カオス ,  強化 ,  加速 ,  粒子群最適化アルゴリズム ,  比例 ,  積分 ,  ファジィ ,  知識ベース ,  制御器