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J-GLOBAL ID：202002269864166288   整理番号：20A2617303

改良粒子群最適化アルゴリズムに基づくPrandtl-Ishlinskiiモデル同定戦略【JST・京大機械翻訳】

Prandtl-Ishlinskii Model Identification Strategy Based on An Improved Particle Swarm Optimization Algorithm

著者 (4件)： Li Zicheng (Wuhan Institute of Technology,School of Electrical and Information Engineering,Wuhan,China) ,  Xiong Xuan (Wuhan Institute of Technology,School of Electrical and Information Engineering,Wuhan,China) ,  Wang Houneng (Wuhan Institute of Technology,School of Electrical and Information Engineering,Wuhan,China) ,  Xiong Tao (Wuhan Institute of Technology,School of Electrical and Information Engineering,Wuhan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CRC  ページ： 61-65  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： Prandtl-Ishlinskii(PI)モデルを用いて,圧電アクチュエータのヒステリシス非線形特性を記述した。それは,同定するのが難しい多くのパラメータを持っている。欠点を克服するために,適応粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを本論文で提案した。アルゴリズムは,重み係数の適応調整と学習因子の非線形変化を結合した。その結果,このアルゴリズムは,初期段階および高速収束速度において,良好な大域的探索能力を持った。アルゴリズムを後期に繰り返した後に,局所探索能力を強化して,モデル精度を改良した。シミュレーション結果は,提案した適応PSOアルゴリズムがPSO方式と比較してより速い収束速度とより高い精度を有することを示した。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： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  ヒステリシス ,  学習 ,  適応制御 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： *粒子群最適化 ,  収束速度 ,  圧電アクチュエータ ,  重み係数 ,  *モデル同定 ,  モデル精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 粒子群最適化アルゴリズム ,  モデル同定 ,  戦略