SVDフィルタを用いたカルマンフィルタとニューラルネットワークによる磁極形状最適化
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概要
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This paper presents the shape optimization of a magnetic pole by using Kalman filter that uses Signal Value Decomposition(SVD)and neural network. For the calculation of Kalman filter,the UD decomposition filter is generally used. The issue that the calculation of Kalman filter using UD decomposition filter is complicated is pointed out. Therefore, in this study, the simplification of the algorithm of Kalman filter is carried out with the use of the SVD filter, and Kalman filter is calculated with it. As the result, it is clear that the calculation of Kalman filter using the SVD filter shows almost the same result with what the UD decomposition filter shows. In addition,it is shown that the magnetic pole shape optimization combined use of Kalman filter using the SVD filter and neural network is effective.
- 2006-02-28
著者
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松坂 知行
八戸工業大学工学部システム情報工学科
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松坂 知行
八戸工業大学
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木村 昭穂
八戸工業大学感性デザイン学科・准教授
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木村 昭穂
感性デザイン学科・助教授
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松坂 知行
システム情報工学科・教授
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木村 昭穂
八戸工業大学システム情報工学科
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