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J-GLOBAL ID：202202236652675197   整理番号：22A0914235

非ゼロ初期誤差と反復可変基準軌道を持つ空気圧人工筋肉システムのための初期整流障壁反復学習制御【JST・京大機械翻訳】

Initial-Rectification Barrier Iterative Learning Control for Pneumatic Artificial Muscle Systems With Nonzero Initial Errors and Iteration-Varying Reference Trajectories

著者 (2件)： Yu Youfang (Applied Engineering College, Zhejiang Business College, Hangzhou, China) ,  Lai Songhong (Applied Engineering College, Zhejiang Business College, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 24194-24202  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ニューマチック人工筋肉アクチュエータは,柔軟で軽量であるため,コンプライアントリハビリテーションデバイスにおいて大きな可能性を有する。空気圧人工筋肉システムにおける固有高非線形性,不確実性,ヒステリシスおよび時変特性は,正確なシステムモデリングおよび制御装置設計に対して,多くの挑戦をもたらした。本研究では,反復学習制御技術に基づく角度追跡問題を考察した。本研究は,非ゼロ初期誤差と反復変動参照軌道を有する空気圧人工筋肉駆動装置のための新しい初期修正適応反復学習制御方式を提案した。障壁Lyapunov関数を用いて,制約要求に対処した。非ゼロ初期誤差問題を解くために新しい初期整流構築法を与えた。システムのノンパラメトリック不確実性をニューラルネットワークを用いて近似し,その最適重みを差分学習法を用いて推定した。反復数が増加するにつれて,角度と角速度のシステム状態は,それぞれ全体の間隔にわたって基準軌道を正確に追跡することができた。最後に,シミュレーション結果は,参照軌道が反復領域にわたって非反復性であっても,反復学習制御装置の優れた軌道追跡性能を示した。Copyright 2022 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： 誤差 ,  シミュレーション ,  *学習 ,  不確実性 ,  Lyapunov関数 ,  追跡 ,  ニューラルネットワーク ,  モデリング ,  角速度 ,  *軌道 ,  *整流 ,  *人工筋肉
準シソーラス用語： 反復学習制御 ,  追跡問題 ,  軌道追跡 ,  システムモデリング ,  パラメトリック不確実性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (9件)： 初期 ,  誤差 ,  反復 ,  可変 ,  軌道 ,  空気圧人工筋肉 ,  整流 ,  障壁 ,  反復学習制御