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J-GLOBAL ID：202202276263613634   整理番号：22A0780971

PSO最適化とKalmanフィルタ推定器を用いた改良型LQR制御【JST・京大機械翻訳】

Improved LQR Control Using PSO Optimization and Kalman Filter Estimator

著者 (4件)： Maghfiroh Hari (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia) ,  Nizam Muhammad (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia) ,  Anwar Miftahul (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia) ,  Ma’Arif Alfian (Department of Electrical Engineering, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 18330-18337  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： 電動機は電力を機械電力に変換する装置である。DCモータは,ACモータと比較して,速度または位置および広い調整可能な範囲を制御する簡単な方法で,いくつかの利点を有する。しかし,それはまだ不確実性と擾乱のようないくつかの問題を持っている。ほとんどの既存の制御装置は,まだ悪いシステム性能を提供し,これらの問題を解決する際に大きな欠点を持っている。簡単で,設計が容易で,多入力多出力システムに実装できる制御法の代替解は,線形二次調節器(LQR)のような積分状態フィードバック制御技術である。LQR制御の弱点は,状態フィードバック利得を計算するために使用する行列QとRの最良値を決定する正確な方法がないということである。試行または手動調整方法はほとんど使用される。そこで本論文では,粒子群最適化(PSO)法とKalmanフィルタ推定器を用いた改良LQR制御を提案した。PSOを用いて最適Q値およびR値を見出し,一方,Kalmanフィルタは,システム状態を測定するために使用するセンサ数を減らした。絶対誤差(IAE)と総エネルギー消費の積分を用いて性能とエネルギー消費を比較した。シミュレーション結果は,提案方法が手動調整LQRと比較して性能とエネルギーにおいて優れていることを示した。しかし,ハードウェア実装に基づき,手動調整LQRは最小エネルギー消費を持つが,提案方法は最小IAEを持ち,これは手動調整LQRと比較して1%高いエネルギーでIAEを11.28%削減できる。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： *最適化 ,  シミュレーション ,  電力 ,  不確実性 ,  電動機 ,  制御方式 ,  Q値 ,  利得 ,  *Kalmanフィルタ ,  直流電動機 ,  交流電動機 ,  MIMOシステム
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  システム性能 ,  ハードウェア実装 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： システム同定  (IA02040O) ,  音声処理  (JE05000E) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (4件)： PSO ,  最適化 ,  Kalmanフィルタ ,  推定