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J-GLOBAL ID:202002286049547748   整理番号:20A0280432

3Dクレーンモデルに関する実験的検証による2Dシステムベース動的反復学習制御設計【JST・京大機械翻訳】

2D Systems based Dynamic Iterative Learning Control Design with Experimental Validation on a 3D Crane Model
著者 (3件):
資料名:
巻: 52  号: 29  ページ: 332-337  発行年: 2019年 
JST資料番号: W3101A  ISSN: 2405-8963  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)
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反復学習制御は,同じ有限継続時間タスクを繰り返し実行するシステムに適用できる。この形式の制御動作の識別特徴は,タスクの以前の実行で生成されたすべてのデータが,次の実行のための制御動作を計算するために利用可能であるということである。本論文では,動的制御装置を設計するために設定した2Dシステムを使用し,特に,フィルタによる制御装置の強化に重点を置いて,実行から実行までの雑音を抑制するために,フィルタによる制御装置を強化した。設計は3Dクレーン実験室ベースの施設で実験的に検証された。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
システム設計・解析  ,  ロボットの運動・制御 

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