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アイテム
ニューラルネットによるモデル予測制御高速化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/186495
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/186495807aa808-2d3c-4896-8719-6e282a48447e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-SLDM18183025.pdf (1.1 MB)
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Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2018-02-28 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | ニューラルネットによるモデル予測制御高速化 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | スケジューリング | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 名古屋大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 名古屋大学大学院工学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 名古屋大学大学院工学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 名古屋大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者名 |
竹松, 慎弥
× 竹松, 慎弥
× 嶋岡, 雅浩
× 道木, 慎二
× 枝廣, 正人
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| 著者名(英) |
Shinya, Takematsu
× Shinya, Takematsu
× Masahiro, Shimaoka
× Shinji, Doki
× Masato, Edahiro
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 大規模 ・ 複雑化が進む制御システムのリアルタイム性保証のために，制御アルゴリズム最適化 ・ 並列化手法が盛んに研究されている．特にモデル予測制御は不規則に状態が変化する対象にも最適な制御を実現できるが，計算量が多いため，高速化が求められている．そこで，本研究ではモデル予測制御の入出力をニューラルネットを用いて学習させることで，高速化する方法を提案する．永久磁石同期モータ電流制御系モデルを用いた実験の結果，同等の制御結果が得られ，処理時間は約 3700 倍高速になることを確認した． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AA11451459 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM） 巻 2018-SLDM-183, 号 25, p. 1-6, 発行日 2018-02-28 |
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| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8639 | |||||||||||||
| Notice | ||||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
