Deep Neural Network Modeling of Diesel Engine for Application of Model Predictive Control
モデル予測制御の適用に向けたディーゼルエンジンのディープニューラルネットワークモデリング
- Delivery
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20225256
- Paper/Info type
- Proceedings (Spring)
No.57-22
- Pages
- 1-6(Total 6 p)
- Date of publication
- May 2022
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2022 JSAE Annual Congress (Spring)
Detailed Information
| Author(J) | 1) 出川 拓真, 2) 向井 正和, 3) 小川 雅俊, 4) 武井 孝行, 5) 秋道 利門, 6) 栗田 茂明 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Takuma Degawa, 2) Masakazu Mukai, 3) Masatoshi Ogawa, 4) Takayuki Takei, 5) Toshikado Akimichi, 6) Shigeaki Kurita |
| Affiliation(J) | 1) トランストロン, 2) 工学院大学, 3) トランストロン／富士通, 4) トランストロン, 5) トランストロン, 6) トランストロン |
| Affiliation(E) | 1) Transtron, 2) Kogakuin University, 3) Transtron/Fujitsu, 4) Transtron, 5) Transtron, 6) Transtron |
| Abstract(J) | 人工知能を用いたエンジン制御の高速化を目的に、ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを伴うモデル予測制御問題を混合整数線形計画問題に変換するために命題論理と不等式条件の等価変換に適したモデリング方法を考案した。DNNモデルの活性化関数を比較評価し、等価変換の適正とモデル精度の両立を実現した。 Translation |
| Abstract(E) | In order to improve the speed of engine control using artificial intelligence, we have devised a modeling method suitable for the equivalent transformation of propositional logic and inequality conditions to transform a model predictive control problem with a deep neural network (DNN) model into a mixed integer linear programming problem. The activation function of the DNN model was compared and evaluated, and the compatibility of the appropriateness of equivalent transformation and model accuracy was realized. |
