Distributed Adaptive Neural Consensus Tracking Control for Multiple Euler-Lagrange Systems with Unknown Control Directions
المؤلفون المشاركون
Yu, Jinpeng
Meng, Fanfeng
Zhao, Lin
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper investigates the distributed adaptive neural consensus tracking control for multiple Euler-Lagrange systems with parameter uncertainties and unknown control directions.
Motivated by the Nussbaum-type function and command-filtered backstepping technique, the error compensations and neural network approximation-based adaptive laws are established, which can not only overcome the computation complexity problem of backstepping but also make the consensus tracking errors reach to the desired region although the control directions and system nonlinear dynamics are both unknown.
Numerical example is given to show the proposed algorithm is effective at last.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Meng, Fanfeng& Zhao, Lin& Yu, Jinpeng. 2020. Distributed Adaptive Neural Consensus Tracking Control for Multiple Euler-Lagrange Systems with Unknown Control Directions. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142706
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Meng, Fanfeng…[et al.]. Distributed Adaptive Neural Consensus Tracking Control for Multiple Euler-Lagrange Systems with Unknown Control Directions. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142706
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Meng, Fanfeng& Zhao, Lin& Yu, Jinpeng. Distributed Adaptive Neural Consensus Tracking Control for Multiple Euler-Lagrange Systems with Unknown Control Directions. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142706
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142706
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