An adaptive neural network backstepping control for a class of uncertain nonlinear systems is presented in this paper. Three main issues will be treated: (1) unknown nonlinearities; (2) unknown system parameters; (3) external or internal disturbances. The proposed technique is applied to a simple pendulum. This latter is an unstable system which is perfectly described by a nonlinear model obtained by applying physics laws. A solution has to be found to stabilize pendulum in a desired position. A specific type of artificial neural networks (ANN) called "Multilayer Perceptron (MLP)" is used and simulation results clearly demonstrate the power of this extension.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Adaptive Neural Network Control 3. Control Development of a Simple Pendulum 4. Development and Procedure Control 4.1. Model 4.2. Backstepping procedure 5. Simulation Results 5.1. Adaptive Neural Network Control - Regulation-(yr=/6) 5.2. Adaptive Neural Network Control -Variable reference-(yr=0.23.sin(2.t)) 6. Conclusion References
보안공학연구지원센터(IJAST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJAST)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Advanced Science and Technology
간기
월간
pISSN
2005-4238
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
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