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J-GLOBAL ID：201602249060418422   整理番号：16A1154399

量子最適化に基づくアルミニウム電解多目的制御システム理論研究【JST・京大機械翻訳】

The theoretical research on multi - objective control system for aluminum reduction based on quantum optimized

著者 (3件)： Li Jiejia (School of information and Control Engineering,Shenyang Architecture University) ,  Wang Chaojun (School of information and Control Engineering,Shenyang Architecture University) ,  Zhu Jinglin (School of information and Control Engineering,Shenyang Architecture University)
資料名： Qingjinshu  (Qingjinshu)
号： 6  ページ： 24-29,34  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2967A  ISSN： 1002-1752  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電解アルミニウム製造の省エネルギー、エネルギー利用率の向上に対して、アルミニウム電解の制御過程が複雑で、変数が多いなどの特徴に基づき、アルミニウム電解多目的最適化制御戦略を提案した。本文では、ELMAN-ニューラルネットワークに基づくアルミニウム電解の直流消費と電流効率の予測モデル、アルミニウム電解多目的最適化制御システムを構築し、BPニューラルネットワークコントローラを用いて、制御精度と動的追跡精度を向上させ、量子最適化方法を用いてBPニューラルネットワークコントローラを最適化した。シミュレーション結果により、基予量子最適化アルゴリズムの制御システムは改良改良分類遺伝的アルゴリズム(NSGAII)最適化制御システムと比べ、理論上同じ電流効率の場合、直流耗会が明らかに低下することが明らかになった。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  直流 ,  *電解 ,  *最適化 ,  最適制御 ,  電流効率 ,  *制御系 ,  予測モデル ,  省エネルギー ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  ニューラルネットワークコントローラ ,  制御戦略 ,  多目的最適化 ,  *アルミニウム電解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： aluminum reduction ,  multi -objective optimization ,  BP neural network ,  quantum optimization algorithm

分類 (2件)： 電動機  (NB07030U) ,  電気式制御機器  (IC02020Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 量子 ,  最適化 ,  アルミニウム電解 ,  多目的 ,  システム理論 ,  研究