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J-GLOBAL ID：201702281326154934   整理番号：17A0213553

無人水中車両の予測子を用いたモデル規範適応制御【Powered by NICT】

Predictor-based model reference adaptive control of an unmanned underwater vehicle

著者 (4件)： Makavita C. D. (Australian Maritime College, University of Tasmania, Tasmania 7250, Australia) ,  Nguyen H. D. (Australian Maritime College, University of Tasmania, Tasmania 7250, Australia) ,  Jayasinghe S. G. (Australian Maritime College, University of Tasmania, Tasmania 7250, Australia) ,  Ranmuthugala D. (Australian Maritime College, University of Tasmania, Tasmania 7250, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICARCV  ページ： 1-7  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 無人水中ビークル(UUVs)は船舶および潜水艦のようなオイルリグと海底石油生産設備や移動物体のような複雑な水中構造物に近い正確な操縦を必要とする先進的応用における展開中である。車両の流体力学的パラメータ変動の効果は,このようなシナリオで重要であり,極端な条件におけるUUVは対照の損失を経験するかもしれない。添加では,外部擾乱とアクチュエータ故障はUUVの性能を劣化させる。適応制御は,そのような状況で性能を改善できることを有望な解決策として同定されている。しかし,適応制御は,高速学習と平滑制御信号の間のトレードオフに起因する主にUUVでは普及していない。後者は低い学習率で保証できるが学習を改善するための追加入力を必要とする。予測子モデル規範適応制御(PMRAC)は学習を改善するために予測誤差を用いたこのような方法の一つである。本論文では,UUV応用におけるPMRACの性能を調べ,正常運転条件,部分的アクチュエータ故障下での低い学習率で,外部外乱の影響下での標準モデル規範適応制御(MRAC)と比較した。シミュレーション結果はPMRACはMRACに比べて追跡誤差を減少させることを示した。さらに,PMRACはより少ない影響を受け,アクチュエータ故障と外乱から急速に回復し,MRACに比較し,より小さな振動をもつ滑らかな制御信号を生成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 制御信号 ,  水中構造物 ,  予測誤差 ,  高速度 ,  生産設備 ,  *適応制御 ,  潜水艦 ,  学習 ,  移動体 ,  規範モデル ,  海底
準シソーラス用語： 運転条件 ,  アクチュエータ故障 ,  *規範 ,  *予測子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  海洋開発用機器  (QE05010W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 水中 ,  予測子 ,  モデル ,  規範 ,  適応制御