کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6863894 | 1439528 | 2018 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Disturbance observer based adaptive neural prescribed performance control for a class of uncertain nonlinear systems with unknown backlash-like hysteresis
ترجمه فارسی عنوان
کنترل عملکرد پذیرفته شده عصبی مصنوعی مبتنی بر ناآگاه برای یک کلاس از سیستم های غیر خطی نامشخص با هیستریزی ناشناخته
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, an adaptive neural tracking control is studied for a class of strict-feedback nonlinear systems with guaranteed predefined performance subject to unknown backlash-like hysteresis input, uncertain parameters and external unknown disturbance. An adaptive neural control method combined with backstepping technique, and the radial basis function neural networks (RBFNNs) is proposed for the systems under consideration. In recursive backstepping designs, the tracking control performance can be guaranteed by exploiting a new performance function. A disturbance observer is employed to approximate the unknown disturbance. It is shown that by using Lyapunov methods, the designed controller can guarantee the prespecified transient and ensure semi-globally uniformly ultimately bounded (SGUUB) of all signals within the closed-loop systems. Simulation results are presented to illustrate the validity of the approach.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 299, 19 July 2018, Pages 10-19
Journal: Neurocomputing - Volume 299, 19 July 2018, Pages 10-19
نویسندگان
Xinjun Wang, Xinghui Yin, Fei Shen,