Neural Network Identification and Sliding Mode Control for Hysteresis Nonlinear System with Backlash-Like Model
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-07-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A new neural network sliding mode control (NNSMC) is proposed for backlash-like hysteresis nonlinear system in this paper.
Firstly, only one neural network is designed to estimate the unknown system states and hysteresis section instead of multiscale neural network at former researches since that can save computation and simplify the controller design.
Secondly, a new NNSMC is proposed for the hysteresis nonlinearity where it does not need tracking error transformation.
Finally, the Lyapunov functions are adopted to guarantee the stabilities of the identification and control strategies semiglobally uniformly ultimately bounded (UUB).
Two cases simulations are proved the effectiveness of the presented identification approach and the performance of the NNSMC.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Ruiguo& Gao, Xuehui. 2019. Neural Network Identification and Sliding Mode Control for Hysteresis Nonlinear System with Backlash-Like Model. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131975
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Ruiguo& Gao, Xuehui. Neural Network Identification and Sliding Mode Control for Hysteresis Nonlinear System with Backlash-Like Model. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131975
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Ruiguo& Gao, Xuehui. Neural Network Identification and Sliding Mode Control for Hysteresis Nonlinear System with Backlash-Like Model. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131975
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1131975
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر