Informacja

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

Wyszukujesz frazę "approximator" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
On generalization of integral control to a class of nonlinear uncertain systems
Autorzy:
Zwierzewicz, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/229834.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
nonlinear control
uncertain systems
adaptive control
integral action
approximator
functional uncertainty
Opis:
The paper concerns a new view on the problem of integral control in the context of nonlinear uncertain systems. It is demonstrated that a standard integral action applied to the linear control system with so-called load disturbances, can be generalized to comprise a class of linearly parameterized nonlinear SISO systems with functional uncertainty. In this case the integral action is turned out to be in fact an adaptation law of unknown parameters. It has been found that the obtained proportional-integral controller's variable gains are the basis functions of the system unknown nonlinearity approximator.
Źródło:
Archives of Control Sciences; 2010, 20, 2; 187-198
1230-2384
Pojawia się w:
Archives of Control Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Flatness-based adaptive fuzzy control of spark-ignited engines
Autorzy:
Rigatos, G.G.
Siano, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91727.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
adaptive fuzzy controller
spark-ignited engines
SI engines
performance criterion
neuro-fuzzy networks
neuro-fuzzy approximator
Lyapunov stability analysis
simulation experiment
Opis:
An adaptive fuzzy controller is designed for spark-ignited (SI) engines, under the constraint that the system’s model is unknown. The control algorithm aims at satisfying the H∞ tracking performance criterion, which means that the influence of the modeling errors and the external disturbances on the tracking error is attenuated to an arbitrary desirable level. After transforming the SI-engine model into the canonical form, the resulting control inputs are shown to contain nonlinear elements which depend on the system’s parameters. The nonlinear terms which appear in the control inputs are approximated with the use of neuro-fuzzy networks. It is shown that a suitable learning law can be defined for the aforementioned neuro-fuzzy approximators so as to preserve the closed-loop system stability. With the use of Lyapunov stability analysis it is proven that the proposed adaptive fuzzy control scheme results in H∞ tracking performance. The efficiency of the proposed adaptive fuzzy control scheme is checked through simulation experiments.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2014, 4, 4; 231-242
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
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