کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4948470 | 1439613 | 2016 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Adaptive neural control for a class of stochastic non-strict-feedback nonlinear systems with time-delay
ترجمه فارسی عنوان
کنترل عصبی تطبیقی برای یک طبقه از سیستم های غیر خطی غیر تصادفی با تاخیر زمانی
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
This paper addresses adaptive neural control for a class of non-strict-feedback stochastic nonlinear systems with time delays. An important structural property of radial basis function (RBF) neural networks (NNs) is introduced to overcome the design difficulty from the non-strict-feedback structure. The Lyapunov-Krasovskii functional is used for control design and stability analysis. Further, a backstepping-based adaptive neural control strategy is proposed. The suggested adaptive neural controller guarantees that all the closed-loop signals are semi-globally uniformly ultimately bounded (SGUUB) and the tracking error converges to a small neighborhood of the origin. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 214, 19 November 2016, Pages 750-757
Journal: Neurocomputing - Volume 214, 19 November 2016, Pages 750-757
نویسندگان
Yumei Sun, Bing Chen, Chong Lin, Honghong Wang,