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Stable Tracking Control to a Non-linear Process Via Neural Network Model

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  • 발행기관
    한국융합학회 바로가기
  • 간행물
    한국융합학회논문지 KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    제5권 제4호 (2014.12)바로가기
  • 페이지
    pp.163-169
  • 저자
    Yujia Zhai
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A240167

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원문정보

초록

영어
A stable neural network control scheme for unknown non-linear systems is developed in this paper. While the control variable is optimised to minimize the performance index, convergence of the index is guaranteed asymptotically stable by a Lyapnov control law. The optimization is achieved using a gradient descent searching algorithm and is consequently slow. A fast convergence algorithm using an adaptive learning rate is employed to speed up the convergence. Application of the stable control to a single input single output (SISO) non-linear system is simulated. The satisfactory control performance is obtained.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. NN stable control strategy
 3. Process description
 4. NN adaptive control of the process
 5. Conclusions
 References

키워드

Stable Control No-linear Neural Network

저자

  • Yujia Zhai [ Department of Electrical and Electronic Engineering Xi'an Jiaotong-Liverpool University ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국융합학회 [Korea Convergence Society]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    복합학>학제간연구
  • 소개
    본회는 융합학문 및 융합기술을 교류를 통한 학문기술의 확대․발전․보급 및 기술개발 전략에 과학적으로 접근하여 융합학문 및 기술을 더욱 활성화하고, 회원 상호간의 정보 교류를 도모함으로써 지역과 나라발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2233-4890
  • 수록기간
    2010~2022
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 620

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