Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "model reference adaptive control" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Robust fractional adaptive control based on the strictly positive realness condition
Autorzy:
Ladaci, S.
Charef, A.
Loiseau, J. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907854.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sterowanie odporne
sterowanie adaptacyjne
sprzężenie do przodu
rachunek ułamkowy
positive realness
robust control
adaptive control
fractional adaptive control
model reference adaptive control
feedforward
fractional calculus
Opis:
This paper presents a new approach to robust adaptive control, using fractional order systems as parallel feedforward in the adaptation loop. The problem is that adaptive control systems may diverge when confronted with finite sensor and actuator dynamics, or with parasitic disturbances. One of the classical robust adaptive control solutions to these problems makes use of parallel feedforward and simplified adaptive controllers based on the concept of positive realness. The proposed control scheme is based on the Almost Strictly Positive Realness (ASPR) property of the plant. We show that this condition implies also robust stability in the case of fractional order controllers. An application to Model Reference Adaptive Control (MRAC) with a fractional order adaptation rule is provided with an implementable algorithm. A simulation example of a SISO robust adaptive control system illustrates the advantages of the proposed method in the presence of disturbances and noise.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2009, 19, 1; 69-76
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neural network-based MRAC control of dynamic nonlinear systems
Autorzy:
Debbache, G.
Bennia, A.
Goléa, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908401.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sieć neuronowa
model odniesienia
system nieliniowy
sterowanie adaptacyjne
obserwator
stabilność
neural networks
reference model
nonlinear systems
adaptive control
observer
stability
Opis:
This paper presents direct model reference adaptive control for a class of nonlinear systems with unknown nonlinearities. The model following conditions are assured by using adaptive neural networks as the nonlinear state feedback controller. Both full state information and observer-based schemes are investigated. All the signals in the closed loop are guaranteed to be bounded and the system state is proven to converge to a small neighborhood of the reference model state. It is also shown that stability conditions can be formulated as linear matrix inequalities (LMI) that can be solved using efficient software algorithms. The control performance of the closed-loop system is guaranteed by suitably choosing the design parameters. Simulation results are presented to show the effectiveness of the approach.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2006, 16, 2; 219-232
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies