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J-GLOBAL ID：202002272044658928   整理番号：20A0478104

ニューラルネットワークの減衰最小二乗バックプロパゲーション訓練を用いた車両横安定性の最適ロバスト制御【JST・京大機械翻訳】

Optimal robust control of vehicle lateral stability using damped least-square backpropagation training of neural networks

著者 (6件)： Taghavifar Hamid (School of Mechanical, Aerospace and Automotive Engineering, Coventry University, Coventry, United Kingdom) ,  Hu Chuan (Department of Mechanical Engineering, University of Texas at Austin, Austin, TX, USA) ,  Taghavifar Leyla (Department of Electrical and Electronics Engineering, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Qin Yechen (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Na Jing (Mechanical and Electrical Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming, China) ,  Wei Chongfeng (Institute of Transport Studies, University of Leeds, Leeds, United Kingdom)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 384  ページ： 256-267  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シャーシ制御システムは,様々な厳しい操縦の間,望ましい車両性能と安定性を達成するのに重要な役割を果たす。乗用車の未知の非線形動力学を扱うための制御システムを設計するために,最適ロバスト制御と減衰最小二乗逆伝搬ベースニューラルネットワーク(NN)のハイブリッド化による確率論的推定アプローチを提案した。この目的のために,4輪アクティブステアリング(4WAS)モデルを採用し,多層パーセプトロン(ML)フィードフォワード逆伝搬ニューラルネットワーク(FFBPNN)モデルを近似器として開発した。最適ロバスト制御を用いて,望ましい車両応答を追跡するために,車両のヨー速度と横滑り角を調整した。開発したFFBPNNモデルを訓練し,車両の非線形動力学と対応する最適フィードバック利得を,状態変数を介して広範囲の運転条件で識別した。制御装置のロバスト性をLyapunov安定性法を用いて評価した。提案した制御装置の性能を,非線形車両モデルとスライディングモード制御装置の開ループと閉ループ応答を考慮して解析し,望ましいヨー速度と横滑り角応答を追跡した。厳しい操縦の間に得られた結果は,提案した制御方法が車両の操作と安定性性能を実質的に強化することができることを示唆した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最小二乗法 ,  *ニューラルネットワーク ,  シャシ ,  制御方式 ,  確率論 ,  近似法 ,  利得 ,  状態変数 ,  多層パーセプトロン ,  ロバスト性 ,  *逆伝搬法 ,  乗用車 ,  非線形力学 ,  開ループ系 ,  フィードフォワード

著者キーワード (4件)： 人工神経回路網 ,  減衰最小二乗バックプロパゲーション ,  車両制御 ,  最適制御

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (7件)： ニューラルネットワーク ,  減衰 ,  最小二乗 ,  バックプロパゲーション ,  訓練 ,  横安定性 ,  ロバスト制御