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학술대회자료
저자정보
한성익 (동아대학교) 이진우 (동아대학교) 이태오 (동아대학교) 이권순 (동아대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2009년 한국자동제어학술회의
발행연도
2009.9
수록면
1,029 - 1,034 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2009

Nonlinear Control Using Dynamic Structured Learning Recurrent Fuzzy Neural Network and Friction Observer
한성익 ,  이진우 ,  이태오 외 1명 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2009.09 학술대회자료
Robust Recurrent Fuzzy Neural Network and Friction Parameter Design for Precision Positioning Control
한성익 ,  조현철 ,  이영진 외 1명 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2009.09 학술대회자료

2008

Robust Adaptive Control For the Friction System Using Backstepping Method and Recurrent Neural Network
한성익 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2008.11 학술대회자료
Position Control on the Dynamic Friction System Using Friction State and Recurrent Fuzzy-Neural Network
한성익 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2008.11 학술대회자료

초록· 키워드

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In this article, we develop a hybrid control scheme of a dynamic structured learning recurrent fuzzy neural network (DRFN) and a dynamic friction observer. The DRFN controller with the adaptive dynamic friction observer based on the LuGre friction is designed to position the servo system and estimate the friction parameters and a directly immeasurable friction state variable. Next, a reconstructed error estimator is also designed to give additional robustness to the control system under the presence of the model uncertainty. A proposed composite control scheme is applied to the position tracking control of the servo system.
#Dynamic structured learning RFNN #LuGre friction #Dynamic friction observer #Mechanical servo system

목차

Abstract
1. Introduction
2. Description of problem statement
3. Recurrent fuzzy neural network architecture
4. Approximation of RFNN
5. Simulation and discussion
6. Conclusion
ACKNOWLEDGEMENT
References

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