کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8941779 | 1645031 | 2018 | 31 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Adaptive neural networks finite-time tracking control for non-strict feedback systems via prescribed performance
ترجمه فارسی عنوان
شبکه های عصبی تطبیقی محدود کردن زمان ردیابی کنترل برای سیستم های بازخورد غیر دقیق از طریق عملکرد قابل تنظیم
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper focuses on the semi-globally practical finite-time tracking control problem for a class of nonlinear systems with non-strict feedback structure. Inspired by prescribed performance control (PPC), a new performance function called finite-time performance function (FTPF) is defined for the first time. With the aid of neural networks and backstepping, an adaptive finite-time tracking controller is properly designed. Different from the existing finite-time results, the proposed method can guarantee that the tracking error converges to an arbitrarily small region at any settling time and all the signals in the closed-loop system are semi-globally practical finite-time stable (SGPF-stable). Two simulation examples are given to exhibit the effectiveness and superiority of the presented technique.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 468, November 2018, Pages 29-46
Journal: Information Sciences - Volume 468, November 2018, Pages 29-46
نویسندگان
Yang Liu, Xiaoping Liu, Yuanwei Jing,