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J-GLOBAL ID：202202217036388247   整理番号：22A0637027

ICエンジンの速度制御のためのニューラルネットワークベースPIDコントローラの実装【JST・京大機械翻訳】

Implementation of Neural Network-based PID Controller for Speed Control of an IC Engine

著者 (7件)： Siva Praneeth V. N. (School of Electronics Engineering, VIT-AP University, Amaravati, AP, India) ,  Bharath Kumar V. (School of Electronics Engineering, VIT-AP University, Amaravati, AP, India) ,  Sampath Dasa (School of Electronics Engineering, VIT-AP University, Amaravati, AP, India) ,  Pavan Kumar Y. V. (School of Electronics Engineering, VIT-AP University, Amaravati, AP, India) ,  John Pradeep D. (School of Electronics Engineering, VIT-AP University, Amaravati, AP, India) ,  Pradeep Reddy Ch. (School of Computer Science and Engineering, VIT-AP University, Amaravati, AP, India) ,  Kannan Ramani (Electrical and Electronics Engineering, Universiti Teknologi PETRONAS (UTP), Perak, Malaysia)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 822  ページ： 409-418  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在の日において,輸送は,あらゆる国の経済と持続性において重要な役割を行った。電気自動車が市場侵入を始めているとしても,現在,自動車,船,および平面のような主な通勤車両が内燃機関(ICE)に働く。どんな複雑なシステムでも,ICEは適切に制御されないとき,貧弱な時間領域特性を示す。一般に,PID制御装置を用いてICEを制御し,より良い時間領域特性を与える。OLTR法や極限サイクル法などのPID制御器を調整するのに利用できる様々な従来の方法がある。一般に,これらのオフラインコントローラチューニング法は非線形擾乱を効果的に対処できない。したがって,これらの欠点を克服するために,人工知能ベースの調整方法を用いる必要性がある。したがって,本論文は人工ニューラルネットワークベースのPID制御装置を実装して,従来の方式と比較して,外乱の注入によるPIDパラメータの変化の速度を追跡する。本論文は,ANN-PIDで調整したICEシステムの応答が,重要な従来のPID調整方法と比較して,より良い出力を与えると結論を下した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 速度 ,  自動車 ,  *制御装置 ,  速度制御 ,  フィードバック制御 ,  内燃機関 ,  電気自動車 ,  船舶 ,  *ニューラルネットワーク ,  擾乱 ,  通勤 ,  人工知能
準シソーラス用語： PID制御 ,  時間領域 ,  *PIDコントローラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 速度制御 ,  ICエンジン ,  PIDコントローラ ,  ANN-PIDコントローラ

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  制御工学一般  (IC01000V)

タイトルに関連する用語 (5件)： IC ,  速度制御 ,  ニューラルネットワーク ,  PIDコントローラ ,  実装