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J-GLOBAL ID：202202221744322702   整理番号：22A0736083

実用的非線形システムのDGMモデルによるNNモデルベース進化制御【JST・京大機械翻訳】

NN model-based evolved control by DGM model for practical nonlinear systems

著者 (3件)： Chen Z.Y. (Guangdong University of Petrochem Technol, Sch Sci, Maoming 525000, PR China) ,  Meng Yahui (Guangdong University of Petrochem Technol, Sch Sci, Maoming 525000, PR China) ,  Chen Timothy (Division of Engineering and Applied Science, California Institute of Technology, Pasadena, CA 91125, United States)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 193  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 本論文では,漸近安定性を保証し,車両の安定性を高める目的で,プラントにおける適応制御器に適用される進化的コウモリアルゴリズム(EBA)ベースのファジィニューラルネットワーク(NN)を開発した。灰色信号予測子によって,バックステッピング法と同様にLyapunov理論を採用して,制御システムの非線形性を確実にして,信号追跡の進化制御法則を引き出した。離散灰色モデル(DGM)(2,1)を用いて,非線形システムの将来の動きを予測し,それにより,ファジィコントローラはLyapunov安定性およびLyapunov型補助定理を通して並列分散補償(PDC)方式の実現可能性を確実にすることができた。軸上で回転するこの円形物体の整合のための実行可能な数学的フレームワークとして,機械弾性車輪(MEW)に対して,制御装置設計を実際の非線形システムにおいて実証した。Copyright 2022 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： 安定性 ,  *非線形系 ,  制御 ,  弾性 ,  ニューラルネットワーク ,  補償 ,  *モデル ,  ファジィニューラルネットワーク ,  制御則
準シソーラス用語： 分散補償 ,  予測子 ,  *モデルベース ,  予測器 ,  Lyapunov安定性 ,  補題 ,  Lyapunov理論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Lyapunovエネルギー関数 ,  進化した制御 ,  適応バックステッピング ,  グレイ予測器 ,  ニューラルネットワーク

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  制御工学一般  (IC01000V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非線形システム ,  モデル ,  モデルベース ,  進化