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J-GLOBAL ID：201802240810130405   整理番号：18A1301406

非線形システムのクラスのためのChebyshev神経回路網オブザーバに基づくRBFニューラルネットワーク端末スライディングモード制御器【JST・京大機械翻訳】

Chebyshev neural network observer based RBF neural network terminal sliding mode controller for a class of nonlinear system

著者 (4件)： Sioud Hadjer (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China) ,  Sharafin Amin (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China) ,  Eliker Karam (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China) ,  Zhang Weidong (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCDC  ページ： 325-331  発行年： 2018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,非線形システムのクラスに対するオブザーバに基づく制御装置に焦点を当てた。実際のシステムにおける未知の動的の問題を解決するために,オブザーバと制御装置部品のための2つの異なるニューラルネットワーク(NN)を採用した。オブザーバ部分において,誤差逆伝搬アルゴリズムに基づく多層パーセプトロン(MLP)ニューラルネットワークを,システム状態を推定するために使用されるニューラルネットワークの重みを更新するために適用した。制御装置部分において,新しいスライディング表面に基づく末端スライディングモード制御装置を有する動径基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)を結合して,有限時間安定性と高速収束速度を達成した。制御装置部分における更新法則は,提案したスライディング表面に関連した。閉ループ系の安定性をLyapunov安定性理論によって解析した。シミュレーションにおいて,提案手法をカオスシステムに適用し,提案手法の有効性を得た。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 閉ループ系 ,  *ニューラルネットワーク ,  *神経回路網 ,  多層パーセプトロン ,  高速度 ,  無秩序系 ,  *端末装置 ,  制御装置 ,  *非線形系
準シソーラス用語： Lyapunov安定性 ,  収束速度 ,  有限時間安定性 ,  逆伝搬アルゴリズム ,  スライディングモード・コントローラ ,  *動径基底関数ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 非線形システム ,  クラス ,  神経回路網 ,  オブザーバ ,  RBFニューラルネットワーク ,  スライディングモード制御器