閉ループ制御システムのためのAI-モデリング,設計およびチューニング制御システムのための新しい機会【JST・京大機械翻訳】

Schoning Julius; Riechmann Adrian; Pfisterer Hans-Juergen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213750098248 整理番号：22P0276121

閉ループ制御システムのためのAI-モデリング,設計およびチューニング制御システムのための新しい機会【JST・京大機械翻訳】

AI for Closed-Loop Control Systems -- New Opportunities for Modeling, Designing, and Tuning Control Systems

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発行年： 2022年01月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

制御システム,特に閉ループ制御システム(CLCS)は,今日,生産機械,車両,およびロボットで頻繁に使用される。CLCSは,非常に高い歳差運動で実時間で与えられた参照または設定値に対するプロセスの実際の値を能動的に整列させるのに必要である。しかし,人工知能(AI)は,CLCSのモデル化,設計,最適化および調整には使用されていない。本論文は,潜在的AI-em動力およびベースの制御システム設計および設計手順を強調して,制御システム工学の分野における新しい機会および研究方向を集めた。したがって,本論文は,CLCSの標準ブロック図内のビルディングブロックがAI,すなわち,人工神経ネットワーク(ANN)によって置き換えられることを示す。リアルタイムと機能的安全性を念頭に置いて,AIベースの制御装置ブロックがこれらの要求に対処することができるかどうかを論じる。論文を結論づけることによって,AI-em動力とベースのCLCS設計の長所と短所について議論して,制御システム工学のドメインにおけるAIを導入するための可能な研究方向を与えた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御

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