کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6863149 1439406 2018 8 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Neural network robust tracking control with adaptive critic framework for uncertain nonlinear systems
ترجمه فارسی عنوان
کنترل ردیابی قوی شبکه عصبی با چارچوب منتقد تطبیقی ​​برای سیستم های غیر خطی نامشخص
کلمات کلیدی
طراحی منتقدان سازگار، عدم قطعیت دینامیکی، سیستم های آموزشی شبکه های عصبی، کنترل بهینه، کنترل ردیابی قوی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, we aim to tackle the neural robust tracking control problem for a class of nonlinear systems using the adaptive critic technique. The main contribution is that a neural-network-based robust tracking control scheme is established for nonlinear systems involving matched uncertainties. The augmented system considering the tracking error and the reference trajectory is formulated and then addressed under adaptive critic optimal control formulation, where the initial stabilizing controller is not needed. The approximate control law is derived via solving the Hamilton-Jacobi-Bellman equation related to the nominal augmented system, followed by closed-loop stability analysis. The robust tracking control performance is guaranteed theoretically via Lyapunov approach and also verified through simulation illustration.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 97, January 2018, Pages 11-18
نویسندگان
, , , ,