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J-GLOBAL ID：202102218350612810   整理番号：21A3081552

量子化入力と出力制約を有する非線形システムのニューラルベース適応制御【JST・京大機械翻訳】

Neural-based adaptive control for nonlinear systems with quantized input and the output constraint

著者 (4件)： Wu Jing (School of Mathematics Science, Liaocheng University, Liaocheng, 252000, China) ,  Sun Wei (School of Mathematics Science, Liaocheng University, Liaocheng, 252000, China) ,  Su Shun-Feng (Department of Electrical Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taipei 106, Taiwan) ,  Xia Jianwei (School of Mathematics Science, Liaocheng University, Liaocheng, 252000, China)
資料名： Applied Mathematics and Computation  (Applied Mathematics and Computation)
巻： 413  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0568B  ISSN： 0096-3003  CODEN： AMHCBQ  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： 本研究では,量子化入力と出力制約のある不確実な厳密フィードバック非線形システムのクラスに対する適応ニューラルネットワーク追跡制御問題を報告した。量子化入力と出力制約によって引き起こされた障害をうまく克服するために,ヒステリシス量子化器の崩壊と対数型障壁Lyapunov関数を利用した。制御設計の間,不確実な非線形性を動径基底関数ニューラルネットワークによって近似する。さらに,適応法則の数は1つだけであり,それによって計算負荷を減らす。提案した量子化追跡制御方式の下で,閉ループシステムにおけるすべての信号の有界性を検証して,出力追跡誤差を,起源の任意に小さなドメインに収束した。同時に,出力制約が違反しないことを保証できる。最後に,2つのシミュレーション例を提供して,制御方式の有効性を検証した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *非線形系 ,  *量子化 ,  不確実性 ,  Lyapunov関数 ,  ニューラルネットワーク ,  制御方式 ,  量子化器 ,  閉ループ系 ,  追従制御 ,  対数
準シソーラス用語： 計算負荷 ,  有界 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  適応ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応追跡制御 ,  ニューラルネットワーク ,  量子化入力 ,  ヒステリシス量子化器 ,  出力制約

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 (4件)： 量子化 ,  制約 ,  非線形システム ,  適応制御