메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Muhammad Yasser (IDS Research Group) Ikuro Mizumoto (Kumamoto University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
1,895 - 1,900 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
This paper proposes an SAC using neural networks with offset error reduction for MIMO nonlinear systems. In this proposed method, the control input for the nonlinear plant is given by the sum of the output of a simple adaptive controller and the output of neural networks. The role of neural networks is to compensate for constructing a linearized model so as to minimize the output error caused by nonlinearities in the control system. The neural networks use the backpropagation algorithm for the learning process. The role of simple adaptive controller is to perform the model matching for the linear system with unknown structures to a given linear reference model. In this method, only part of the control input is fed to the PFC. Thus, the proposed method will reduce the offset error, and both of the augmented plant output and the real plant output can follow significantly close to the output of the reference model. Finally, the effectiveness of this method is confirmed through computer simulations.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. SAC USING NEURAL NETWORKS WITH OFFSET ERROR REDUCTION
III. COMPOSITION OF NEURAL NETWORKS
IV. LEARNING OF NEURAL NETWORKS
V. COMPUTER SIMULATION
VI. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-569-000765636