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J-GLOBAL ID：201702267384221296   整理番号：17A0755754

不整合外乱を伴う非線形システムのクラスのためのニューラルネットワークに基づくDOBC【Powered by NICT】

Neural Network-Based DOBC for a Class of Nonlinear Systems With Unmatched Disturbances

著者 (2件)： Sun Haibin (School of Engineering, Qufu Normal University, Rizhao, China) ,  Guo Lei (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 28  号： 2  ページ： 482-489  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本短報で,他に類を見ない未知の非線形関数と外乱を有するあるクラスの厳密なフィードバックシステムのための複合外乱追従制御の問題を研究した。ニューラルネットワーク方式とバックステッピング法と組み合わせた外乱オブザーバベース制御(DOBC)は保証された性能を提供することを複合外乱制御装置設計を達成するために開発した。提案した方法では,従来の外乱オブザーバと動径基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)は新しい外乱オブザーバに結合不整合擾乱を推定した。従来DOBC法と比較して,提案した方法の主要な利点は,未知の非線形関数は,RBFNN法を用いて近似し,外乱の一部と見なされたまたは従来の外乱オブザーバによって推定されることである。,提案した方法は従来のDOBC法よりも高い制御精度を得ることができる。この利点はシミュレーション研究により検証した。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： シミュレーション ,  *不整合 ,  フィードバック系 ,  *非線形系 ,  追従制御 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 動径基底関数ニューラルネットワーク ,  装置設計 ,  外乱オブザーバ ,  バックステッピング法 ,  非線形関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不整合 ,  外乱 ,  非線形システム ,  クラス ,  ニューラルネットワーク