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J-GLOBAL ID：202102258824743588   整理番号：21A1139994

バイナリ反復学習制御の効率的実装【JST・京大機械翻訳】

Efficient Implementation of a Binary Iterative Learning Control

著者 (3件)： Arnold Florian (Technische Universitaet Berlin Department of Process Engineering, Chair of Measurement and Control, Strasse des 17. Juni 135, 10623 Berlin, Germany) ,  Topalovic Daniel (Technische Universitaet Berlin Department of Process Engineering, Chair of Measurement and Control, Strasse des 17. Juni 135, 10623 Berlin, Germany) ,  King Rudibert (Technische Universitaet Berlin Department of Process Engineering, Chair of Measurement and Control, Strasse des 17. Juni 135, 10623 Berlin, Germany)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 53  号： 2  ページ： 1499-1504  発行年： 2020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)

抄録/ポイント： 反復学習制御(ILC)は,様々なタイプの周期的制御タスクを扱うための適切な制御アプローチである。しかし,各反復において,制御軌跡の計算は,高次元制約二次プログラムの解を必要とし,このアルゴリズムは,禁止的に大きな計算コストのためにミリ秒のオーダーで非常に小さなサイクル長を有するリアルタイムアプリケーションに対して実行不可能であった。この寄稿では,2進領域に限定される最適化ベース反復学習制御を解くための計算負荷を低減するためのアプローチを提示した。この方法は,ほんの僅かの1つだけを含む制御軌跡に適しているが,特定のクラスの問題,例えば,燃焼管の周期的発火同期に対して,各反復において,多数の0’sである。適切な火災同期を決定するために,環状パルスデトネーション燃焼器の音響モックアップで,提示したセットアップを実験的に試験した。より具体的には,実際のガスタービンにおける新しい熱力学的に効率的な燃焼プロセスを適用するための必要条件である環状プレナムで下流で測定した圧力変動を低減するために,多重模擬燃焼管の発火パターンを調整するのに用いた。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： アルゴリズム ,  最適化 ,  熱力学 ,  ガスタービン ,  燃焼器 ,  音響 ,  *モックアップ ,  燃焼過程 ,  多重化 ,  圧力変動 ,  高次元
準シソーラス用語： プレナム ,  計算負荷 ,  計算コスト ,  *バイナリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 学習制御 ,  最適制御 ,  二次計画法 ,  二値制御 ,  離散時間系 ,  多入力/多出力システム

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： バイナリ ,  反復学習制御 ,  実装