Informacja

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

Wyszukujesz frazę "indirect adaptive control" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Indirect adaptive neural controller of nonlinear systems using auto-tuning neuron
Autorzy:
Chang, W.-D.
Hwang, R.-C.
Hsieh, J.-G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206236.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
sterowanie adaptacyjne pośrednie
podejście Lapunowa
sterowanie nadzorcze
mechanizm adaptacyjny
auto-tuning neuron
indirect adaptive control
Lyapunov approach
supervisory control
adaptation mechanism
Opis:
In this paper, a novel indirect adaptive neural controller using only two auto-tuning neurons is developed for a class of nonlinear systems. Unlike traditional multi-layered neural controllers, the structure of the proposed controller is very simple and practicable. There are three adjustable parameters in each auto-tuning neuron. Two such auto-tuning neurons used in our proposed indirect adaptive controller are used to track on-line the desired signal. The adaptation law for adjusting these parameters is developed based on the Lyapunov approach. Moreover, the stability of the overall closed-loop system can be analyzed and guaranteed by introducing the additional supervisory controller and the technique of modified adaptation law with projection. Finally, the tracking control of the inverted pendulum system is presented to illustrate the proposed method.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2003, 32, 2; 313-327
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Recurrent neural identification and control of a continuous bioprocess via first and second order learning
Autorzy:
Baruch, I.
Mariaca-Gaspar, C. R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385133.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
backpropagation learning
direct adaptive neural control
indirect adaptive sliding mode control
Kalman filter recurrent neural network identifier
Levenberg-Marquardt learning
Opis:
This paper applies a new Kalman Filter Recurrent Neural Network (KFRNN) topology and a recursive Levenberg-Mar quardt (L-M) learning algorithm capable to estimate para meters and states of highly nonlinear unknown plant in noisy environment. The proposed KFRNN identifier, learned by the Backpropagation and L-M learning algorithm, was incorporated in a direct and indirect adaptive neural con trol schemes. The proposed control schemes were applied for real-time recurrent neural identification and control of a continuous stirred tank bioreactor model, where fast convergence, noise filtering and low mean squared error of reference tracking were achieved.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2010, 4, 4; 37-52
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
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