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J-GLOBAL ID：202202241977993053   整理番号：22A0836732

ニューラルネットワークベース制御性能評価による拡張状態オブザーバの調整【JST・京大機械翻訳】

Tuning of extended state observer with neural network-based control performance assessment

著者 (3件)： Kicki Piotr (Poznan University of Technology, Piotrowo 3A, Poznan, 60-965, Poland) ,  Lakomy Krzysztof (Poznan University of Technology, Piotrowo 3A, Poznan, 60-965, Poland) ,  Lee Ki Myung Brian (University of Technology Sydney, 15 Broadway, Ultimo NSW 2007, Sydney, Australia)
資料名： European Journal of Control  (European Journal of Control)
巻： 64  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0964A  ISSN： 0947-3580  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： 拡張状態オブザーバ(ESO)はロバストオブザーバベース制御システムの固有要素であり,システムダイナミックスに対する外乱の影響の推定を可能にする。ESOパラメータの適切な調整は,推定量の良好な品質を確保するために必要であり,ロバスト制御構造の全体的性能に影響を与える。本論文では,制御と観測誤差のような選択された品質基準と制御信号の指定特徴の間の優先順位付けを可能にするニューラルネットワーク(NN)ベースのチューニング手順を提案する。設計したNNは,制御システム性能の正確な評価を提供し,ユーザ定義コスト関数に関して近最適解を与えるESOパラメータのセットを返す。単一閉ループ実験からの推定状態を用いた提案同調手順は,秒内でほぼ最適なESO利得を生成する。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： 推定 ,  *可制御性 ,  制御系 ,  *観測装置 ,  *ニューラルネットワーク ,  同調 ,  費用関数 ,  システムダイナミックス ,  利得 ,  パラメータ ,  推定量 ,  制御信号 ,  品質基準 ,  ロバスト制御
準シソーラス用語： 最適解 ,  *拡張状態オブザーバ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 拡張状態オブザーバ ,  ESO ,  チューニング ,  ニューラルネットワーク ,  制御性能評価

分類 (3件)： 電動機  (NB07030U) ,  サーボ機構  (IC03030Q) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  制御性能 ,  評価 ,  拡張状態オブザーバ