文献

J-GLOBAL ID：202102262777436110   整理番号：21A0667630

ニューラルネットワークアルゴリズムを用いた最適化Fopidコントローラの設計と比較解析【JST・京大機械翻訳】

Design And Comparative Analysis Of Optimized Fopid Controller Using Neural Network Algorithm

著者 (3件)： Bhullar Amrit Kaur (Punjabi University,Department of Electronics and Communication Engineering,Patiala,Punjab) ,  Kaur Ranjit (Punjabi University,Department of Electronics and Communication Engineering,Patiala,Punjab) ,  Sondhi Swati (Thapar Institute of Engg. And Tech,Department of Electrical and Instrumentation Engineering and Tech,Patiala,Punjab)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIIS  ページ： 91-96  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： 分数-方向-比例-積分-微分(FOPID)制御装置は,PID制御装置の拡張と今日の研究分野である。FOPID制御装置は,より多くの自由度と広い適応性を提供する研究者の間で一般的である。近年,様々なメタヒューリスティックアルゴリズムと修正ハイブリッドアルゴリズムを適用して,これらの制御装置を調整した。本論文の目的は,高い汎用性,精度および良好な制御品質を有するFOPID制御装置を設計することである。本研究では,まず,ニューラルネットワークアルゴリズム(NNA)に基づく新しいチューニング法を用いて,FOPID制御器,すなわちK_P,K_I,K_D,λおよびμのパラメータを最適化した。2つの制御問題に基づくシミュレーション結果と,適用したPID技術,すなわち,遺伝的アルゴリズム(GA),Zeigler Nichols(ZN)技術,アリコロニー最適化(ACO),および多目的アリコロニー最適化(MOACO)を,設定点追跡,負荷排除能力,雑音抑制,およびモデル不確実性のために実施した,。”結果],2つの制御問題,および,遺伝的アルゴリズム(GA),Zeigler Nichols(ZN)技術,アリコロニー最適化(ACO),および多目的アリコロニー最適化(MOACO)を,セットポイント追跡,負荷排除能力,雑音抑制,およびモデル不確実性のために実施した。2つの制御問題に基づくシミュレーション結果の知見として,NNA-FOPIDは,他のメタヒューリスティックアルゴリズムベースのPID制御装置の間で良い競争者を見つけた。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： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  制御装置 ,  *ニューラルネットワーク ,  同調 ,  微分 ,  雑音発生防止 ,  自由度 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： アリコロニー最適化 ,  目標値 ,  PID制御 ,  ヒューリスティック ,  ハイブリッドアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最適化 ,  設計 ,  解析