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J-GLOBAL ID：201702211901635409   整理番号：17A0021660

有限時間収束性を持つロボットマニプレータの適応動径基底関数ニューラルネットワーク制御【Powered by NICT】

Adaptive RBFNN control of robot manipulators with finite-time convergence

著者 (4件)： Yang Chenguang (Zienkiewicz Centre for Computational Engineering, Swansea University, UK) ,  Runxian Yang (Zienkiewicz Centre for Computational Engineering, Swansea University, UK) ,  Jing Na (Department of Mechanical Engineering, University of Bristol, UK) ,  Fei Chen (Department of Advanced Robotics, Istituto Italiano di Tecnologia, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IECON  ページ： 42-47  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,有限時間収束を有する位置追従制御を非線形不確定ロボットマニプレータのクラスについて研究した。動径基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)に基づく適応制御は未知の動力学の影響を補償するように設計されている。軌道追跡誤差とRBFNN学習誤差の両方の有限時間収束を達成するために,障壁Lyapunov関数(BLFs)とフィルタリング技術は有限時間で規定された限界の対に収束する位置追従誤差を確実にするために性能関数と追跡誤差領域を設計した。提案した制御法の有効性と効率をシミュレーション研究により試験し,検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 追従制御 ,  学習 ,  制御方式 ,  不確実性 ,  *Lyapunov関数 ,  シミュレーション ,  適応制御 ,  フィルタリング
準シソーラス用語： 追従誤差 ,  軌道追跡 ,  *動径基底関数ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 収束性 ,  ロボット ,  マニプレータ ,  適応 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク