Scheduling Parameter Reduction of Diesel Engine Air Path LPV Model by PCA and Autoencoder-Based Method

Asahi, Teruhiko ; Hirata, Mitsuo ; et al.

In: IFAC-PapersOnLine, Jg. 53 (2020), S. 13994-13999

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学術雑誌論文 / Journal Article

This study presents a method to reduce the number of scheduling variables in a linear parameter-varying (LPV) model of a diesel engine air path system. The reduction of these scheduling variables is very important because it exponentially decreases the computational complexity for the gain-scheduled LPV controller synthesis. Principal component analysis (PCA) and autoencoder (AE) based neural networks are applied to the LPV diesel engine’s air path model, and the relationship between the accuracy of the reproduced scheduling variables and the number of the reduced scheduling parameters is evaluated via conduction of numerical simulations.

Titel:	Scheduling Parameter Reduction of Diesel Engine Air Path LPV Model by PCA and Autoencoder-Based Method
Autor/in / Beteiligte Person:	Asahi, Teruhiko ; Hirata, Mitsuo ; Shiraishi, Tatsuya ; Suzuki, Masayasu
Link:	View record in OpenAIRE (Volltext) https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.919
Zeitschrift:	IFAC-PapersOnLine, Jg. 53 (2020), S. 13994-13999
Veröffentlichung:	Elsevier BV, 2020
Medientyp:	unknown
ISSN:	2405-8963 (print)
DOI:	10.1016/j.ifacol.2020.12.919
Schlagwort:	Diesel engine 0209 industrial biotechnology Computational complexity theory principal component analysis Computer science Scheduling (production processes) 02 engineering and technology LPVモデル air path system Reduction (complexity) ディーゼルエンジン 020901 industrial engineering & automation Computer Science::Systems and Control Control theory 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering autoencoder neural networks オートエンコーダニューラルネットワーク Computer Science::Operating Systems Artificial neural network 020208 electrical & electronic engineering Autoencoder エアパスシステムゲインスケジュール制御 Control and Systems Engineering Principal component analysis gain-scheduled control 主成分分析 LPV model
Sonstiges:	Nachgewiesen in: OpenAIRE Rights: OPEN

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