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J-GLOBAL ID：202202282181592494   整理番号：22A0980976

T-Sファジィニューラルネットワークに基づくロボットMantaの制御【JST・京大機械翻訳】

Control of Robotic Manta Based on T-S Fuzzy Neural Network

著者 (7件)： Cao Yonghui (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xian, China) ,  Xie Yu (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xian, China) ,  Ma Shumin (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xian, China) ,  Zhang Daili (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xian, China) ,  Hao Yiwei (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xian, China) ,  He Yue (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xian, China) ,  Cao Yong (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xian, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 861  ページ： 2813-2822  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:本報告の目的は,ロボットMantaの制御方法を研究して,T-Sファジィニューラルネットワーク制御装置を用いて,その深さ制御を完了することであった。【方法】ロボットMantaは,中央値および/またはPaired Fin推進モードを採用して,それは良い安定性を有した。尾鰭角を調節することによって,ロボットMantaは上方または下方に泳ぐことができる。複雑な流体力学と環境に存在する不確実性のため,正確な数学モデルを確立することは困難である。本論文では,ロボットMantaの深さ制御のためにデータ収集を行い,T-Sファジィニューラルネットワークを設計し訓練した。最後に,本論文は,T-Sファジィニューラルネットワーク制御装置によってロボットMantaの自動深さ制御を実行した。調査結果は,ロボットMantaの深さ誤差が60mm未満であり,良好な迅速性と小さなオーバーシュートがあり,設計および実装におけるT-Sファジィニューラルネットワーク制御装置の有効性を検証した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 安定性 ,  流体力学 ,  制御装置 ,  不確実性 ,  *ロボット ,  制御 ,  数学モデル ,  制御方式 ,  データ収集 ,  オーバシュート ,  有効性 ,  *ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： *Manta ,  尾鰭 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： T-Sファジィニューラルネットワーク ,  ロボットマンタ ,  深さ制御

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： ファジィニューラルネットワーク ,  ロボット