文献

J-GLOBAL ID：202002260387533926   整理番号：20A2594824

ニューラルネットワークと重力補償に基づく植保機高度制御【JST・京大機械翻訳】

Height Control of Plant Protection Quadrotor Based on Neural Net and Gravity Compensation

著者 (2件)： Hao Xuecheng (南京林業大学 信息科学技術学院, 南京 210037) ,  Zhou Guoping (南京林業大学 信息科学技術学院, 南京 210037)
資料名： Nongji Hua Yanjiu  (Nongji Hua Yanjiu)
巻： 42  号： 8  ページ： 31-34,40  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3733A  ISSN： 1003-188X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 無人機(植保機)の高度制御の不正確な問題を解決するために,ニューラルネットワークと重力補償PD制御器を組み合わせた制御戦略を提案した。農薬の散布により、植保機の品質パラメーターは絶えず減少し、従来のコントローラは適応能力が不足し、飛行高度を正確に制御できない。そのため、誤差逆伝播(BP)ニューラルネットワークを用いて、植保機の現在の総質量を推定し、精確な重力補償値を与え、PDコントローラと共同で、植保機の飛行高度を制御し、システムの品質変化に対する適応能力を高める。一般的に用いられる高度制御方法と比較して,この制御方法は,主要障害の抑制に,より効果的であった。シミュレーション結果は,BPニューラルネットワークが効果的重力補償値を与えることができて,提案した制御方式が,高制御精度を改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  制御装置 ,  *ニューラルネットワーク ,  農薬 ,  制御方式 ,  無人機 ,  品質変化
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  飛行高度 ,  高度制御 ,  制御戦略 ,  PD制御 ,  PDコントローラ ,  *重力補償 ,  適応能力 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  重力補償 ,  高度制御