{"product_id":"ieej-btc205tc170002","title":"初期応答と性能指標に基づく生成AI対話型PIDパラメータ調整","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ：\u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No：\u003c\/strong\u003eTC17-2\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名：\u003c\/strong\u003e【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日：\u003c\/strong\u003e2025\/8\/20\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語)：\u003c\/strong\u003eConversational PID Parameter Tuning with Generative AI Based on Initial Response and Performance Indices\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名：\u003c\/strong\u003e大西 義浩（愛媛大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語)： \u003c\/strong\u003eYoshihiro Ohnishi (Ehime University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード：\u003c\/strong\u003ePID制御,生成AI,制御技術教育制御技術教育,PID control,Generative AI,control technology education\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語)：\u003c\/strong\u003ePID制御は産業界で広く用いられているが、所望の制御性能を満たすパラメータを調整するには専門的知識と試行錯誤が必要である。本研究では、制御対象が未知であるという制約下において、初期応答と性能評価指標のみを手がかりに、生成AIとの対話によりPIDパラメータを調整する手法を提案する。性能評価には、出力の誤差分散に基づく最小分散制御性能指数（MV-index）を用いる。AIは初期応答データから出力特性を内在的に推定し、数値最適化を通じて仕様を満たすパラメータを探索する。専門的知識を必要とせず、対話的に仕様を伝えることで高性能なPID制御設計を検討する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ：\u003c\/strong\u003e643-645p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別：\u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ：\u003c\/strong\u003e552Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":47942263800047,"sku":"IEEJ-BTC205TC170002-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_bumontaikai_a0cecbf8-1220-4bf0-8a9c-223e98742912.png?v=1773066140","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-btc205tc170002","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}