ニューラルネットワークを用いたPID制御におけるシステム変動検出手法の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT16028

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2016/03/04

タイトル(英語): Change detection method of PID controller systems by using neural networks

著者名: 平塚 尚人(広島大学),林田 智弘(広島大学),山本 透(広島大学),木下 拓矢(広島大学),西崎 一郎(広島大学),関崎 真也(広島大学)

著者名(英語): Naoto Hiratsuka(Hiroshima University),Tomohiro Hayashida(Hiroshima University),Toru Yamamoto(Hiroshima University),Takuya Kinoshita(Hiroshima University),Ichiro Nishizaki(Hiroshima University),shinya sekizaki(Hiroshima University)

キーワード: ニューラルネットワーク|ＰＩＤ制御|時系列データ|異常検出|データ予測|フィードバック層|neural network |PID control|time series data|anomaly detection |data prediction|feedback layer

要約(日本語): PID制御は，制御対象に対するコントローラのパラメータが適切に調\n整されれば，優れた制御性能を発揮することができる．しかし，環境の変化などの外乱により制御対\n象のシステム特性が変動した場合，制御性能が低下して，出力が不安定となることがある．制御対象\nの入出力関係は時系列データであり，ニューラルネットワークの予測に基づいてPID制御におけるシス\nテムの特性を検出する手法を提案する．

要約(英語): A PID controller is required appropriate settings of the system parameters for high performance. To avoid lack of stability of output from the controller, adequate detection of the system characteristies is required. This study proposes a change detection method based on the prediction of neural networks, and experimental results prove efficiency of the proposed method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 556 Kバイト