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J-GLOBAL ID：202102225142062809   整理番号：21A2870724

不確定MIMOシステムのための適応ニューラルネットワーク補償による非線形反転ベース制御【JST・京大機械翻訳】

Nonlinear inversion-based control with adaptive neural network compensation for uncertain MIMO systems

著者 (2件)： Peng Jinzhu (Department of Mechanical Engineering, University of New Brunswick, Fredericton, New Brunswick, Canada E3B 5A3) ,  Dubay Rickey (Department of Mechanical Engineering, University of New Brunswick, Fredericton, New Brunswick, Canada E3B 5A3)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 9  ページ： 8162-8171  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 不確実な非線形多入力と多出力(MIMO)システムのためのロバスト出力フィードバック制御方式を提案して,それはニューラルネットワークベースのロバスト補償器と非線形逆変換ベースの制御装置を結合した。非線形反転ベースの制御装置は主要な制御装置として作用し,適応更新法則を有するニューラルネットワークを設計して,未知のシステムダイナミックスをモデル化して,可変構造制御装置を採用して,ニューラルネットワーク近似法誤差の影響を除去して,システム安定性を保証した。さらに,ロバスト補償装置の構成要素であるH_∞制御装置を設計し,特定のロバスト追跡性能を達成し,所定のレベルに対する外部擾乱の影響を減衰させた。提案方法は,非線形反転ベースの制御方式が,不確実性と障害を有する不確実な非線形MIMOシステムを制御するためにも有効であり,補償制御装置が適切に設計されていることを示した。シミュレーション結果は,提案した制御装置が,非線形反転ベースの制御方式と高度なニューラルネットワークベースのハイブリッド制御装置と比較して,より良く機能することを示した。Copyright 2021 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： シミュレーション ,  制御装置 ,  *不確実性 ,  *ニューラルネットワーク ,  近似法 ,  制御方式 ,  システムダイナミックス ,  補償装置 ,  逆変換 ,  ロバスト性 ,  *MIMOシステム
準シソーラス用語： *MIMO ,  ハイブリッド制御 ,  *適応ニューラルネットワーク ,  外部擾乱 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ニューラルネットワーク ,  非線形反転ベース制御 ,  可変構造制御 ,  H _∞制御 ,  非線形MIMOシステム

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 確定 ,  MIMOシステム ,  適応ニューラルネットワーク ,  補償 ,  非線形 ,  反転