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J-GLOBAL ID:202102247644176857   整理番号:21A1878088

オンライン動径基底関数とバックプロパゲーションニューラルネットワークに基づくSCR制御システム設計【JST・京大機械翻訳】

SCR Control System Design Based on On-Line Radial Basis Function and Backpropagation Neural Networks
著者 (2件):
資料名:
号: DSCC2017  ページ: Null  発行年: 2017年 
JST資料番号: A0478C  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:
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高いNO_x還元効率のため,選択的触媒還元(SCR)は,ディーゼル自動車後処理の不可欠な部分になった。本論文は,オンライン動径基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)とオンラインバックプロパゲーションニューラルネットワーク(BPNN)に基づくSCRシステムのための制御戦略を提示した。この制御構造において,動径基底関数ニューラルネットワークを推定器として用いて,制御装置のためのJacobi情報を提供した。そして,バックプロパゲーションニューラルネットワークを制御装置として利用し,SCRシステムに注入する適切な尿素溶液を決定した。この設計を,MATLABSimulinkと同様にガンマ技術ソフトウェア(GT-ISE)に基づくシミュレーションによってテストした。結果は,RBF-BPNN制御技術がPID制御装置よりも1~5%高いNOx低減効率を達成することを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  操縦・制御系統 
タイトルに関連する用語 (5件):
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