Tác giả :
Nguyễn Việt Hùng, Đậu Trọng Hiển- Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
Trần Thanh Mai - Đại học Bách khoa Thành phố Hồ Chí Minh

ABSTRACT: Non-linear dynamical systems are difficult to control due to the model uncertainties and external disturbances (that may occur in these systems). This paper addresses the problem of modeling and on-line direct inverse controlling method using neural networks for a given class of nonlinear systems. The design procedure involves the integration of identification and neural control for an imprecisely known plant. A new recurrent neural network approach for on-line adaptive control is presented. A dynamic learning algorithm for the recurrent neutral network has been developed with faster convergence and improved steady-state performance for the neural networks structure. New control scheme for noise canceller in case of change in load or control parameter. On-line simulation studies for selected process with the proposed control are presented and discussed using two-link robot arm to demonstrate the performance of the proposed strategy.
Toàn văn bài báo ( Thầy/cô vui lòng đăng nhập bằng email ...@hcmute.edu.vn để xem)
Góp ý
Họ và tên: *  
Email: *  
Tiêu đề: *  
Mã xác nhận:
 
 
   
  
 
 
   
 *
Copyright © Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật - Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật - TP.HCM  
Địa chỉ: Phòng 601B, 1 Võ Văn Ngân, Quận Thủ Đức, Thành Phố Hồ Chí Minh. 
Điện thoại: 08-3722.1223 (8168)
Email:
tapchikhgdkt@hcmute.edu.vn

                                      
                                

Truy cập tháng: 19,801

Tổng truy cập:246,740