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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2002.9
- 수록면
- 29 - 34 (6page)
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This study presents the process of the continuous-time system identification for unknown nonlinear systems. The Radial Basis Function(RBF) error filtering identification model is introduced at first. This identification scheme includes RBF network to approximate unknown function of nonlinear system which is structured by affine form. The neural network is trained by the adaptive law based on Lyapunov synthesis method. The identification scheme is applied to engine and the performance of RBF error filtering identification model is verified by the simulation with a three-state engine model. The simulation results have revealed that the values of the estimated function show favorable agreement with the real values of the engine model. The introduced identification scheme can be effectively applied to model-based nonlinear control.
목차
ABSTRACT
1.서론
2.미지의 비선형 시스템의 식별
3.엔진 모델
4.결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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