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J-GLOBAL ID：202102269935640753   整理番号：21A1141016

複雑な汚染物質混合物の高度オゾン処理システムのためのDNN射影オブザーバ【JST・京大機械翻訳】

DNN projectional observer for advanced ozonation systems of complex contaminants mixtures

著者 (4件)： Andrianova Olga (National Research Univ. Higher School of economics and ICS RAS, Russia) ,  Poznyak Tatyana (SEPI, ESIQIE, Instituto Politecnico Nacional, Mexico) ,  Poznyak Alexander (Automatic Control Department, CINVESTAV-IPN, Mexico) ,  Chairez Isaac (Bioprocesses Department, UPIBI, Instituto Politecnico Nacional, Mexico)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 53  号： 2  ページ： 7872-7877  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： 本研究の目的は,オゾン高酸化剤電力と触媒(触媒オゾン化と呼ばれる)の適用に基づいて,高度な酸化システムのクラスを近似するために,微分ニューラルネットワークに基づく状態オブザーバのクラスを提供することである。本研究は,制御行動と同様に,状態の正値を含むオゾン処理システムの制約を有する不確かなシステムのための状態オブザーバの設計を考察する。オブザーバは,状態制約によって動機づけられる射影演算子を含む。提案した微分ニューラルネットワークの学習則を,制御された状態制限Lyapunov関数を用いて求めた。詳細な安定性解析は,オゾン化システムの有界不確実性と同様に,モデリング誤差に関して状態安定性への入力を証明した。状態推定の実験的確認も提示した。実験事例は,プラスチック工業廃水の規則的な汚染物質である毒性有機汚染物質(テレフタル酸)のオゾン処理を考慮する。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： 酸化 ,  プラスチック ,  電力 ,  不確実性 ,  Lyapunov関数 ,  状態推定 ,  安定性解析 ,  ニューラルネットワーク ,  工場廃水 ,  *汚染物質 ,  *オゾン ,  *オゾン処理 ,  微分 ,  *射影
準シソーラス用語： 有界 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 触媒オゾン処理 ,  適応状態オブザーバ ,  微分ニューラルネットワーク ,  状態制限 ,  射影演算子

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 汚染物質 ,  混合物 ,  高度 ,  オゾン処理 ,  射影 ,  オブザーバ