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J-GLOBAL ID：202202266066560709   整理番号：22A0411065

状態制約を持つアクティブ懸架システムのためのニューロ適応出力フィードバック最適化確率制御【JST・京大機械翻訳】

Neuro-adaptive output-feedback optimized stochastic control for the active suspension systems with state constraints

著者 (2件)： Zhang Jiaxin (College of Science, Liaoning University of Technology, Jinzhou, P.R. China) ,  Li Yongming (College of Science, Liaoning University of Technology, Jinzhou, P.R. China)
資料名： International Journal of Adaptive Control and Signal Processing  (International Journal of Adaptive Control and Signal Processing)
巻： 36  号： 1  ページ： 38-68  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0731A  ISSN： 0890-6327  CODEN： IACPED  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： 本論文では,確率的外乱を有するアクティブサスペンションシステム(ASS)に対する適応ニューラルネットワーク(NN)出力フィードバック最適制御設計問題を検討した。考察中のASSは,ばね非線形動力学,非測定状態,および状態制約の特性を含んでいる。NNsを開発し,未知の非線形関数を近似した。一方,オブザーバベースの出力フィードバック制御設計法を適応バックステッピング技術に基づいて提案した。さらに,閉ループシステムの安定性を,障壁Lyapunov関数を構築することによって実証して,このように,完全状態制約条件が超過されないことを保証した。特に,シミュレーション検証を,バンプ,Cクラス,およびDクラス道路変位入力の事例に対して与えた。最後に,シミュレーション結果は,研究した制御戦略の有効性を確かめた。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  シミュレーション ,  最適制御 ,  Lyapunov関数 ,  道路 ,  ニューラルネットワーク ,  閉ループ系 ,  有効性 ,  非線形力学 ,  バンプ
準シソーラス用語： 非線形関数 ,  *アクティブサスペンション ,  出力フィードバック ,  状態制約 ,  制御戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アクティブサスペンションシステム ,  ニューラルネットワーク ,  最適制御 ,  出力フィードバック ,  状態制約

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 状態制約 ,  アクティブ懸架システム ,  適応 ,  出力フィードバック ,  最適化 ,  確率制御