Informacja

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

Wyszukujesz frazę "cellular neural network" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Robust hybrid synchronization control of chaotic 3-cell CNN with uncertain parameters using smooth super twisting algorithm
Autorzy:
Siddique, Nazam
Rehman, Fazal
Raoof, Uzair
Iqbal, Shahid
Rashad, Muhammad
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27311427.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
hybrid synchronization
cellular neural network
sliding mode control
smooth super twisting algorithm
Lyapunov stability theory
synchronizacja hybrydowa
sieć neuronowa komórkowa
sterowanie trybem przesuwnym
teoria Lyapunova
stabilność Lyapunova
algorytm super skręcania płynny
Opis:
This paper presents the control design framework for the hybrid synchronization (HS) and parameter identification of the 3-Cell Cellular Neural Network. The cellular neural network (CNN) of this kind has increasing practical importance but due to its strong chaotic behavior and the presence of uncertain parameters make it difficult to design a smooth control framework. Sliding mode control (SMC) is very helpful for this kind of environment where the systems are nonlinear and have uncertain parameters and bounded disturbances. However, conventional SMC offers a dangerous chattering phenomenon, which is not acceptable in this scenario. To get chattering-free control, smooth higher-order SMC formulated on the smooth super twisting algorithm (SSTA) is proposed in this article. The stability of the sliding surface is ensured by the Lyapunov stability theory. The convergence of the error system to zero yields hybrid synchronization and the unknown parameters are computed adaptively. Finally, the results of the proposed control technique are compared with the adaptive integral sliding mode control (AISMC). Numerical simulation results validate the performance of the proposed algorithm.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2023, 71, 5; art. no. e146474
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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