リカレントニューラルネットワークを用いた時系列データ予測に基づく非線形特性を持つPID制御手法の提案

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-025

グループ名: 【全国大会】平成28年電気学会全国大会論文集

発行日: 2016/03/05

タイトル(英語): PID control approach with non-linear character based on prediction by recurrent neural networks

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

著者名(英語): Tomohiro Hayashida(Hiroshima University),Toru Yamamoto(Hiroshima University),Ichiro Nishizaki(Hiroshima University),Shinya Sekizaki(Hiroshima University),Naoto Hiratsuka(Hiroshima University)

キーワード: 時系列データ予測,ニューラルネットワーク,PID制御

要約(日本語): 本研究では，PID 制御の対象が非線形特性を持つ場合に，リカレントニューラルネットワークを用いた時系列データの予測に基づいて，制御パラメータの再調整の必要性を適切に判定・検出する手法を提案する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 583 Kバイト