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J-GLOBAL ID：202202231070398638   整理番号：22A1034871

電気油圧制御システムのための非線形適応学習【JST・京大機械翻訳】

Nonlinear Adaptive Learning for Electrohydraulic Control Systems

著者 (3件)： Zheng Danian (University of Illinois, Urbana-Champaign) ,  Havlicsek Heather (University of Illinois, Urbana-Champaign) ,  Alleyne Andrew (University of Illinois, Urbana-Champaign)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： IMECE98  ページ： 83-90  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0478C  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： 本研究では,電気油圧比例弁によって駆動される油圧シリンダの位置制御に対する既存の適応学習則の適用を示した。このシステムは,多くのサイクルに対して繰り返して同じ操作を行う射出成形,金属成形および産業プレスを含む,多くのタイプの製造応用の代表である。このシステムは,満足な性能を達成する簡単な制御装置の能力を制限するいくつかの主要な非線形性を含む。これらの非線形性は,バルブデッドゾーン,バルブフロー飽和,およびシリンダシール摩擦を含む。さらに,バルブとシリンダの間のホース長さにより,システムに大きなコンプライアンスがある。学習アルゴリズムは,予め決められた参照信号を追跡するために,簡単なフィードバックと共に用いる適切なフィードフォワード信号を決定する。アルゴリズムをシミュレーションと実験結果と共に提示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  摩擦 ,  *学習 ,  制御装置 ,  位置制御 ,  シリンダ ,  ホース ,  油圧シリンダ ,  コンプライアンス ,  射出成形 ,  フィードフォワード ,  *油圧 ,  比例弁 ,  基準信号 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *適応学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 油圧・空気圧機器  (QD04020X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 油圧制御 ,  非線形 ,  適応学習