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J-GLOBAL ID：201902266130256833   整理番号：19A2177104

入力遅延を持つ不確実非線形状態制約システムのための適応ニューラルネットワーク制御【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Neural Neworks Control for Uncertain Nonlinear State Constrained Systems With Input Delay

著者 (4件)： You Fuqiang (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Chen Nan (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Cheng Shiya (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Jia Mingxing (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCDC  ページ： 1564-1569  発行年： 2019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,入力遅延と未知の制御利得の両方を持つ厳密なフィードバック非線形状態制約システムのクラスに対して適応制御器を検討した。未知の制御利得を扱い,制約違反を防ぐために,著者らは,変換された誤差制約に元の状態制約を変換するいくつかの保存を減らす,積分BarrierLyapunov関数(iBLF)を採用する。Pade近似と中間変数を入力遅れの効果を補償するために適用した。未知関数はニューラルネットワーク(NN)により近似される。追跡誤差は,状態制約を破ることなく,原点のコンパクトな集合に収束することができ,すべての閉ループ信号が有界のままであることを証明した。提案した制御装置を数値例により検証した。Copyright 2019 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： 制御装置 ,  *不確実性 ,  Pade近似 ,  フィードバック ,  積分 ,  適応制御 ,  *ニューラルネットワーク ,  利得
準シソーラス用語： 有界 ,  *適応ニューラルネットワーク ,  *状態制約 ,  *入力遅延 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 入力遅延 ,  不確実 ,  非線形 ,  状態制約 ,  適応 ,  ニューラルネットワーク制御