Dynamic Learning from Adaptive Neural Control of Uncertain Robots with Guaranteed Full-State Tracking Precision
المؤلفون المشاركون
Wang, Min
Zhang, Yanwen
Ye, Huiping
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A dynamic learning method is developed for an uncertain n-link robot with unknown system dynamics, achieving predefined performance attributes on the link angular position and velocity tracking errors.
For a known nonsingular initial robotic condition, performance functions and unconstrained transformation errors are employed to prevent the violation of the full-state tracking error constraints.
By combining two independent Lyapunov functions and radial basis function (RBF) neural network (NN) approximator, a novel and simple adaptive neural control scheme is proposed for the dynamics of the unconstrained transformation errors, which guarantees uniformly ultimate boundedness of all the signals in the closed-loop system.
In the steady-state control process, RBF NNs are verified to satisfy the partial persistent excitation (PE) condition.
Subsequently, an appropriate state transformation is adopted to achieve the accurate convergence of neural weight estimates.
The corresponding experienced knowledge on unknown robotic dynamics is stored in NNs with constant neural weight values.
Using the stored knowledge, a static neural learning controller is developed to improve the full-state tracking performance.
A comparative simulation study on a 2-link robot illustrates the effectiveness of the proposed scheme.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Min& Zhang, Yanwen& Ye, Huiping. 2017. Dynamic Learning from Adaptive Neural Control of Uncertain Robots with Guaranteed Full-State Tracking Precision. Complexity،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143139
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Min…[et al.]. Dynamic Learning from Adaptive Neural Control of Uncertain Robots with Guaranteed Full-State Tracking Precision. Complexity No. 2017 (2017), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143139
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Min& Zhang, Yanwen& Ye, Huiping. Dynamic Learning from Adaptive Neural Control of Uncertain Robots with Guaranteed Full-State Tracking Precision. Complexity. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143139
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1143139
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