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J-GLOBAL ID:201602254151825572   整理番号:16A0651939

パラメータ推定のための強化アプローチ:マルチコアアーキテクチャに基づく免疫動的学習群最適化の利用【Powered by NICT】

An Enhanced Approach for Parameter Estimation: Using Immune Dynamic Learning Swarm Optimization Based on Multicore Architecture
著者 (5件):
資料名:
巻:号:ページ: 26-33  発行年: 2016年 
JST資料番号: W2456A  ISSN: 2333-942X  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)
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物理パラメータの同定は,産業用駆動システムの制御システム設計,状態監視,故障診断のために重要である。本論文では,システムパラメータ推定モデルの設計にmulticorearchitectureベース並列計算技術およびバイオインスパイアードインテリジェント最適化アルゴリズムをもたらす洞察。本研究では,マルチコア計算アーキテクチャを用いた免疫協調動的学習粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを用いて並列実装を永久磁石同期機(PMSM)パラメータ推定のために提示した。議論した,全ての設計パラメータ推定器の動的応答と高速収束性能を向上させることを目的とした三種の新規戦略。戦略は,動的速度改質法,免疫記憶ベース検索情報保存機構,PSO(粒子群最適化)のための免疫ネットワークベース学習演算子を含んでいる。最後に,PMSMのパラメータ推定と同様にマルチコア中央処理装置(CPU)上の並列運転に適用した提案方法である。結果は,提案した方法はPMSMの複数のパラメータを効果的に推定できることを示した。さらに,提案した方法の計算効率はマルチコア並列計算技術を使用することにより著しく促進され,駆動制御システムにおける必要な実時間応答を満足する。提案した方法は,他の非線形パラメータ同定システムに適用できる一般的なモデルであり,システムの運用予測と状態観測を支援することができる。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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