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J-GLOBAL ID：202102275117756974   整理番号：21A0539066

改良ガ-火炎最適化を用いた圧電位置決めステージのヒステリシスモデル同定【JST・京大機械翻訳】

Hysteresis model identification for piezoelectric positioning stage using improved moth-flame optimization

著者 (3件)： Zeng Junhai (Guangzhou University,School of Mechanical and Electrical Engineering,Guangzhou,China) ,  Li Zhifu (Guangzhou University,School of Mechanical and Electrical Engineering,Guangzhou,China) ,  Du Jiarong (Guangzhou University,School of Mechanical and Electrical Engineering,Guangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 5538-5543  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： 圧電位置決め段階に存在するヒステリシスは位置決め段階の性能に深刻に影響し,システムの不安定性を引き起こす。しかし,ヒステリシスの複雑性のため,ヒステリシスモデリングとパラメータ同定は依然として挑戦的な課題である。圧電位置決め段階のヒステリシス特性に従って,改良 moth炎最適化(IMFO)アルゴリズムに基づくヒステリシスパラメータ同定法を提案した。最初に,IMFOの多様性を微分進化(DE)アルゴリズムによって強化し,次に,サブ母集団更新戦略を用いて,アルゴリズムの探索と開発能力をバランスさせ,同定アルゴリズムの性能を効果的に改善した。最後に,圧電位置決め段階における強化Prandtl-Ishlinskii(PI)モデルの同定問題のために,提案した同定アルゴリズムを5つの確率的最適化アルゴリズムと比較した。実験結果は,提案したアルゴリズムがより高い精度を持ち,アルゴリズムの有効性も実証した。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 ,  ヒステリシス ,  *圧電気 ,  位置決め ,  不安定性 ,  母集団 ,  有効性
準シソーラス用語： パラメータ同定 ,  複雑性 ,  微分進化 ,  確率的最適化 ,  モデル同定 , 【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 (6件)： 火炎 ,  最適化 ,  圧電 ,  ステージ ,  ヒステリシス ,  モデル同定