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J-GLOBAL ID：202002258593754284   整理番号：20A0873492

三重リンク回転倒立振子のためのジョイントニューロ-ファジィ摩擦モデルの比較研究【JST・京大機械翻訳】

A Comparative Study of the Joint Neuro-Fuzzy Friction Models for a Triple Link Rotary Inverted Pendulum

著者 (3件)： Ben Hazem Zied (Mechatronics Engineering Department, Automation Research Laboratory, Kocaeli University, Kocaeli, Turkey) ,  Fotuhi Mohammad Javad (Mechatronics Engineering Department, Automation Research Laboratory, Kocaeli University, Kocaeli, Turkey) ,  Bingul Zafer (Mechatronics Engineering Department, Automation Research Laboratory, Kocaeli University, Kocaeli, Turkey)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 49066-49078  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 本論文において,ニューロ-ファジィ摩擦推定モデル(NFFEM)を開発して,三重リンク回転楕円形(TLIP)システムにおける結合摩擦係数を推定して,適応摩擦推定モデル(AFEM)と比較した。AFEMとNFFEMsの異なるバージョンは,以下の摩擦推定モデルのそれぞれに基づいて生成される:非保存的摩擦モデル(NCFM),線形摩擦モデル(LFM),および非線形摩擦モデル(NLFM)。本研究の目的は,困難で突然の大きな変化を含む広範囲の運動軌跡における速度と加速度の両方に依存する継手摩擦モデルを得ることである。提案したNFFEMsにおいて,動径基底関数人工ニューラルネットワーク(RBANN)を用いて訓練されたニューロ-ファジィシステムの入力変数として,TLRのジョイント速度と加速度を用いた。いくつかの実験を,NFFEMsを検証するために,TLR IPシステムで行った。摩擦モデルの推定性能を決定するために,実験装置における各継手摩擦モデルとエンコーダから得られた位置シミュレーション結果の間の総Root平均二乗誤差(RMSE)を計算した。位置RMSEsに基づいて,NFFEMsはAFEMよりはるかに良い推定結果を生み出し,NFFEMsの中で,ニューロファジィ非線形摩擦モデル(NFNLM)は最良の結果を与える。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： 線形性 ,  ニューラルネットワーク ,  回転楕円体 ,  シミュレーション ,  ファジィニューラルネットワーク ,  加速度 ,  摩擦係数 ,  符号器 ,  動径基底関数 ,  *倒立振り子 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  ファジィシステム ,  非線形摩擦 ,  *摩擦モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 三重 ,  リンク ,  倒立振子 ,  ファジィ ,  摩擦モデル ,  研究