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J-GLOBAL ID：201802247577250954   整理番号：18A0186587

RBF(動径基底関数)ネットワーク近似に基づいた適応マニピュレータ制御【Powered by NICT】

Adaptive manipulator control based on RBF network approximation

著者 (2件)： Wang Na (Qingdao University, The college of Automation and Engineering, Qingdao, China) ,  Wang Dongqing (Qingdao University, The college of Automation and Engineering, Qingdao, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAC  ページ： 2625-2630  発行年： 2017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,高度に非線形な構造をもつロボットマニピュレータのトラッキングを達成するためのニューラルネットワークコントローラを提案し,オンライン適応制御アルゴリズムを提案した。RBF(動径基底関数)ニューラルネットワーク近似に基づく制御装置を設計し,その安定性と収束性を四つの異なる環境下で解析した。システム誤差を最小化し,マニプレータの特性を考慮することにより,オンライン適応アルゴリズムを計算できた。Lyapunov関数法により,適応更新則,制御則は,得られた閉ループ系が漸近的に安定であることを保証するために開発されてきた。添加において,ここではまた,各不確実性のための神経回路網近似を作成し,そのLyapunov関数によるシステムの全体的な安定性を分析した。最後に,二関節ロボットマニピュレータのシミュレーション結果は,提案した方法の有効性と精度を西側。Copyright 2018 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： *近似法 ,  Lyapunov関数 ,  不確実性 ,  閉ループ系 ,  制御則 ,  制御装置 ,  ニューラルネットワーク ,  *マニピュレータ ,  神経回路網 ,  *動径基底関数
準シソーラス用語： 適応アルゴリズム ,  制御アルゴリズム ,  オンライン ,  ニューラルネットワークコントローラ ,  ロボットマニピュレータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： RbF ,  動径基底関数 ,  近似 ,  適応 ,  マニピュレータ