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J-GLOBAL ID:201702235980688386   整理番号:17A0406514

非アフィン非線形系のクラスに対するロバストな適応ニューラル制御【Powered by NICT】

Robust adaptive neural control for a class of non-affine nonlinear systems
著者 (5件):
資料名:
巻: 223  ページ: 118-128  発行年: 2017年 
JST資料番号: W0360A  ISSN: 0925-2312  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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半有界そして多分非差別化され非アフィン関数を持つ不確実な非アフィン非線形システムのクラスのための適応ニューラル追跡制御問題を検討した。従来制御方式と比較して,提案した方式は,非アフィン非線形系のより一般的なクラスに適用可能であり,制約条件を緩和する最初に,非アフィン関数は微分可能でなければならないという仮定は解除され非アフィン関数のための連続条件のみを考慮したシステムの可制御性を保証するために必要であり,第二に,非アフィン関数は完全に有界であるという仮定が緩和されると,非アフィン関数を未知関数である限界を持つ半有界条件によって制約されている。不変集合に基づいて設計した適応ニューラル追跡制御器。制御設計プロセスでは,使用した適応パラメータの数を減らすことである最小学習パラメータ(MLP)法と,近似誤差及び外部擾乱の影響を回避するために採用されている平滑ロバスト補償器。さらに,すべての閉ループ信号は半大域的一様究極有界であることを証明した。最後に,シミュレーション例を設計した方法の有効性を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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ニューロコンピュータ  ,  システム設計・解析  ,  数値計算  ,  システム・制御理論一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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