ダイナミックニューラルネットによる旋回クレーンの吊り荷の振動制御

抄録

従来のニューロンモデルに慣性、粘性、弾性の3つの機械的な動的特性を有するダイナミックニューロンを階層型に構成したダイナミックニューラルネット(DNN)を提案する。本手法の有効性を示すために、旋回クレーンの吊り荷の振動制御に適用する。従来のニューラルネットでは、入力数が多く、学習に時間がかかることが指摘されていた。本研究では、DNNを適用することで入力数の削減、学習時間の短縮が実現できることを示す。DNNの学習方法は、遺伝的アルゴリズム(GA)を採用する。