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J-GLOBAL ID：202002250185029203   整理番号：20A1185920

混合カーネルファジィサポートベクトルマシンを用いた6極半径方向ハイブリッド磁気軸受のための回転子変位自己検出法【JST・京大機械翻訳】

Rotor Displacement Self-Sensing Method for Six-Pole Radial Hybrid Magnetic Bearing Using Mixed-Kernel Fuzzy Support Vector Machine

著者 (4件)： Liu Tiantian (School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Zhu Huangqiu (School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Wu Mengyao (School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Zhang Weiyu (School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China)
資料名： IEEE Transactions on Applied Superconductivity  (IEEE Transactions on Applied Superconductivity)
巻： 30  号： 4  ページ： ROMBUNNO.3603404.1-4  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0177A  ISSN： 1051-8223  CODEN： ITASE9  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： 磁気軸受システムにおける変位センサによって引き起こされるより大きな体積,より高いコスト,およびより低い信頼性の問題を解決するために,混合カーネル関数ファジィサポートベクトルマシン(FSVM)変位予測モデルを用いた自己センシング法を提案した。最初に,6極径方向ハイブリッド磁気軸受(HMB)の構造と作動原理を紹介し,そのサスペンション力数学モデルを推論した。第二に,制御電流と回転子変位の間のFSVM変位予測モデルを確立して,FSVMの性能パラメータを遺伝的アルゴリズムによって最適化した。最後に,6極半径HMBシステムのシミュレーション試験を構築して,シミュレーション結果は,混合カーネル関数FSVMを用いた予測モデルの性能が他のカーネル関数を用いるものより著しく良いことを示して,予測値はx-とy-方向における実際の値のおよそ93.35%と95.5%であった。反擾乱実験を行い,提案した方法の実現可能性を検証した。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： 懸濁液 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  信頼性 ,  *磁気軸受 ,  数学モデル ,  半径方向 ,  *検出法 ,  遺伝的アルゴリズム ,  予測モデル
準シソーラス用語： Kernel関数 ,  変位センサ ,  動作原理 ,  予測値 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 半径方向 ,  磁気軸受 ,  回転子 ,  変位 ,  自己 ,  検出法