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J-GLOBAL ID：202102239688966733   整理番号：21A0539295

全状態制約を持つバイラテラル遠隔操作システムにおける適応ニューラルネットワーク制御【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Neural Network Control in Bilateral Teleoperation Systems with Full-state Constraints

著者 (5件)： Yuan Shuo (University of Science and Technology Beijing,School of Automation and Electrical Engineering,Beijing,China,100083) ,  Yu Xinbo (Institute of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing,Beijing,China,100083) ,  Yang Yongliang (University of Macau,Department of Electrical and Computer Engineering of the Faculty of Science and Technology,China) ,  Silvestre Carlos (University of Macau,Department of Electrical and Computer Engineering of the Faculty of Science and Technology,China) ,  He Wei (University of Science and Technology Beijing,School of Automation and Electrical Engineering,Beijing,China,100083)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 6794-6799  発行年： 2020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： 本論文は,遅延を有する制約付きバイラテラル遠隔操作システムのための適応ニューラルネットワーク制御アーキテクチャを提案することを目的とする。完全状態制約条件を達成するために,cot型障壁Lyapunov関数(BLFs)を構築して,システムの安定性を分析した。動径基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)を適用して,動的パラメータの不確実性を推定し,システムのロバスト性を改善した。提案した制御戦略の下で,システムの安定性を証明して,追跡性能を完全な状態制約と不確実性を考慮して保証した。シミュレーションは,設計した制御方式の有効性を確かめた。Copyright 2021 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： 不確実性 ,  *Lyapunov関数 ,  制御方式 ,  有効性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 動径基底関数ニューラルネットワーク ,  状態制約 ,  制御アーキテクチャ ,  制御戦略 ,  動的パラメータ ,  *適応ニューラルネットワーク ,  *バイラテラル遠隔操作 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 状態制約 ,  バイラテラル遠隔操作 ,  適応 ,  ニューラルネットワーク制御