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J-GLOBAL ID:202002240050827571   整理番号:20A1638940

未知のデッドゾーンを持つロボットマニピュレータのための適応事前定義性能ニューラル制御【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Predefined Performance Neural Control for Robotic Manipulators with Unknown Dead Zone
著者 (4件):
資料名:
巻: 2020  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7803A  ISSN: 1024-123X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,非線形デッドゾーンの存在におけるロボットマニピュレータのための適応事前定義性能ニューラル制御方式を提案した。ニューラルネットワーク(NN)を用いて,モデル不確実性と未知動力学を推定した。追跡誤差の過渡挙動を保証するために改良ファンネル関数を設計した。提案したファンネル関数は従来の漏斗制御に関する仮定を解放できる。次に,適応事前定義性能ニューラルコントローラをロボットマニピュレータのために提案して,一方,追跡エラーは所定のファンネル境界の中で落下した。閉ループシステム安定性をLyapunov関数によって証明した。最後に,2-DOFロボットマニピュレータに基づく数値シミュレーション結果は,提示した方式の制御効果を説明した。Copyright 2020 Shifen Shao et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  ロボットの運動・制御 
引用文献 (46件):
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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