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J-GLOBAL ID：202202240742396116   整理番号：22A0565361

全状態制約と未知制御利得を持つMIMO確率非厳密フィードバック非線形システムのニューラルネットワークベース適応漸近追跡制御【JST・京大機械翻訳】

Neural-networks-based adaptive asymptotic tracking control of MIMO stochastic non-strict-feedback nonlinear systems with full state constraints and unknown control gains

著者 (5件)： Su Wei (School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, China) ,  Zhao Xudong (School of Control Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116023, China) ,  Niu Ben (School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, China) ,  Zhang Guangju (School of Chemical Engineering and Materials Science, Shandong Normal University, Jinan 250014, China) ,  Wang Huanqing (Department of Mathematical Science and Automatization Institute, Bohai University, Jinzhou 121000, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 476  ページ： 137-150  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ニューラルネットワークベースの適応漸近追跡制御問題を,未知の制御利得と完全な状態制約を有する多重入力多重出力(MIMO)確率的非制限フィードバック非線形システムのクラスのために考察した。最初に,障壁Lyapunov関数(BLFs)を設計して,状態制約条件の違反を避けて,動的表面制御(DSC)方式を採用して,計算負荷を大いに減らし,そして,導入した補助仮想制御装置は,未知の制御利得から生じる設計障害を解決した。次に,特定の利得抑制不等式を導入することによって,新しい適応漸近追跡制御方式を提案して,その正当性と妥当性を厳密に証明して,それは閉ループシステムのすべての信号が確率において有界であるだけではなく,また,追跡誤差が4番目のモーメントにおいてゼロに収束するということを,効果的に保証することができた。同時に,システム性能に対する完全な状態制約の影響も検討した。最後に,提案した制御方式の実現可能性と実用性をシミュレーション結果によって確かめた。Copyright 2022 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 ,  不等式 ,  Lyapunov関数 ,  *ニューラルネットワーク ,  *フィードバック ,  制御方式 ,  多重化 ,  *利得 ,  閉ループ系 ,  モーメント
準シソーラス用語： *MIMO ,  計算負荷 ,  システム性能 ,  有界 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： MIMO確率非線形システム ,  適応漸近追跡制御 ,  未知の制御利得 ,  ニューラルネットワーク ,  障壁Lyapunov関数

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 (9件)： 状態制約 ,  利得 ,  MIMO ,  確率 ,  フィードバック ,  非線形システム ,  ニューラルネットワーク ,  適応 ,  追跡制御