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J-GLOBAL ID：202102216130637524   整理番号：21A0538879

サンプル値オブザーバと非線形フィードバックによるニューラル適応動的表面制御と自動列車運転への応用【JST・京大機械翻訳】

Neural Adaptive Dynamic Surface Control via Sampled-data Observer and Nonlinear Feedback and Application to Automatic Train Operation

著者 (3件)： Wang Yubing (CRRC Qingdao Sifang Rolling Stock Research Institute Co., Ltd,Qingdao,China) ,  Gao Tian (CRRC Qingdao Sifang Rolling Stock Research Institute Co., Ltd,Qingdao,China) ,  Hao Baolei (CRRC Qingdao Sifang Rolling Stock Research Institute Co., Ltd,Qingdao,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 4496-4501  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： 本論文では,サンプリングデータオブザーバと非線形フィードバック関数に基づくニューラル適応動的表面制御アプローチを,不確実な非線形システムのクラスのために提案する。サンプルデータオブザーバを用いて,利用可能なサンプリングデータ出力情報を用いて測定不能状態を推定し,ニューラルネットワークを適用して未知の非線形関数を近似した。動的表面制御技術は,従来のバックステッピング方法論における非線形関数の反復分化によって引き起こされた複雑性の爆発を避けることができる。非線形フィードバック方式を,連続微分可能非線形関数に基づく中間と実際の制御装置のために設計し,高利得と低利得制御の利点を合成した。最後に,提案した制御方式は,追跡誤差が起源の小さな近傍に収束し,閉ループ信号が半グローバルに一様に最終的に有界であることを保証した。シミュレーション結果は,提案した方式の有効性を説明して,満足な速度追跡とポジション追跡は,自動トレイン運用(ATO)システムにおいて保証することができた。Copyright 2021 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： シミュレーション ,  非線形系 ,  制御装置 ,  不確実性 ,  *自動列車運転 ,  ニューラルネットワーク ,  分化 ,  微分 ,  制御方式 ,  有効性
準シソーラス用語： 非線形関数 ,  複雑性 ,  バックステッピング ,  有界 ,  動的表面制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： サンプル値 ,  オブザーバ ,  線形フィードバック ,  適応 ,  動的表面制御 ,  応用