文献

J-GLOBAL ID：202202289773088975   整理番号：22A1056908

PMSM速度制御のためのハイブリッド遺伝的-重力探索アルゴリズムで最適化したファジィ論理制御器の性能の研究【JST・京大機械翻訳】

Investigation of performance of fuzzy logic controllers optimized with the hybrid genetic-gravitational search algorithm for PMSM speed control

著者 (2件)： UEnsal Sinan (Republic of Turkiye Ministry of Youth and Sports, Bolu, Turkiye) ,  Aliskan Ibrahim (Faculty of Engineering, Buelent Ecevit University, Zonguldak, Turkiye)
資料名： Automatika  (Automatika)
巻： 63  号： 2  ページ： 313-327  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5785A  ISSN： 0005-1144  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ファジィ論理コントローラ(FLC)は,交流モータのようなモデル不確実性を有する複雑なシステムを制御するために広く使用されている。FLCの設計プロセスは,通常,所望の性能を達成するまで,制御装置に関する設計者の調整に基づいている。しかし,この方法で制御器設計を行うことは,設計プロセスを非常に困難で時間がかかるので,適切で成功した設計を作ることは不可能である。本研究では,FLCの出力メンバーシップ関数を発見的アルゴリズムで最適化し,永久磁石同期モータ(PMSM)の最良の速度制御性能を達成した。本論文は,FLCを最適化するために遺伝的アルゴリズム(GA)と重力探索アルゴリズム(GSA)の利点を結合することによって作られたH-GA-GSAと呼ばれる新しいハイブリッドアルゴリズムを提案した。本論文は,考察した発見的アルゴリズムによるFLC最適化のための便利な調整と設計法を示した。H-GA-GSAの有効性を評価するために,提案したハイブリッドアルゴリズムを,収束速度,PMSM速度制御性能および電磁トルク変動に関してGAおよびGSAと比較した。シミュレーション研究から得られた最適化性能と結果は,提案したハイブリッドH-GA-GSAがGAとGSAより優れていることを検証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  *重力 ,  可制御性 ,  トルク ,  *遺伝 ,  *同期電動機 ,  交流電動機 ,  メンバシップ関数 ,  *ファジィ論理 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *PMSM ,  収束速度 ,  *探索アルゴリズム ,  発見的アルゴリズム ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  電磁トルク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ファジィ論理最適化 ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  遺伝的アルゴリズム ,  重力探索アルゴリズム

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (7件)： PMSM ,  速度制御 ,  重力 ,  探索アルゴリズム ,  最適化 ,  ファジィ論理制御 ,  研究