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J-GLOBAL ID：201702246682997756   整理番号：17A0909672

ヒステリシス入力をともなう厳密フィードバック確率非線形システムのクラスのための適応ニューラル規定性能制御【Powered by NICT】

Adaptive neural prescribed performance control for a class of strict-feedback stochastic nonlinear systems with hysteresis input

著者 (3件)： Si Wenjie (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, 510640, Guangdong, China) ,  Dong Xunde (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, 510640, Guangdong, China) ,  Yang Feifei (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, 510640, Guangdong, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 251  ページ： 35-44  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)

抄録/ポイント： 本論文では,未知のバックラッシュ型ヒステリシス入力を受ける保証された予め定義された性能を持つ厳密フィードバック確率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研究した。最初に,規定された性能制御を利用して,予め定義したトラッキング制御性能は正確な初期誤差を考慮せずに新しい性能関数を利用することにより保証される。第二に,バックステッピング法への神経ネットワーク近似能力を統合することにより,未知の非線形関数,確率的擾乱と未知のヒステリシス入力を扱うために開発したロバストな適応ニューラル制御方式。設計された制御装置はパラメータの追加の問題を克服した。提案コントローラでは,閉ループシステムにおいてあらゆる信号が究極的有界(SGUUB)均一に4つのモーメント(または2モーメント)半大域的であり,事前に過渡および定常追従制御性能を保証した。シミュレーション研究は,提案した方法の有効性を実証し,検証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 制御装置 ,  追従制御 ,  シミュレーション ,  *ヒステリシス ,  閉ループ系 ,  ロバスト性 ,  *フィードバック ,  近似法 ,  制御方式 ,  *非線形系 ,  モーメント
準シソーラス用語： 有界 ,  非線形関数 ,  神経ネットワーク ,  バックステッピング法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 規定性能 ,  適応ニューラル制御 ,  バックラッシュ様ヒステリシス ,  確率非線形システム

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  制御工学一般  (IC01000V)

タイトルに関連する用語 (7件)： ヒステリシス ,  フィードバック ,  確率 ,  非線形システム ,  クラス ,  適応 ,  規定