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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.7 No.2
- 발행연도
- 2007.6
- 수록면
- 96 - 101 (6page)
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Neural networks are known as kinds of intelligent strategies since they have learning capability. There are various their applications from intelligent control fields; however, their applications have limits from the point that the stability of the intelligent control systems is not usually guaranteed. In this paper we propose an adaptive tracking control for robot manipulators using the radial basis function network (RBFN) that is a kind of neural networks. Adaptation laws for parameters of the RBFN are developed based on the Lyapunov stability theory to guarantee the stability of the overall control scheme.
Filtered tracking errors between actual outputs and desired outputs are discussed in the sense of the uniformly ultimately boundedness(UUB). Additionally, it is also shown that parameters of the RBFN are bounded. Experimental results for a SCARA-type robot manipulator show that the proposed adaptive tracking controller is adaptable to the environment changes and is more robust than the conventional PID controller and the neuro-controller based on the multilayer perceptron.
Filtered tracking errors between actual outputs and desired outputs are discussed in the sense of the uniformly ultimately boundedness(UUB). Additionally, it is also shown that parameters of the RBFN are bounded. Experimental results for a SCARA-type robot manipulator show that the proposed adaptive tracking controller is adaptable to the environment changes and is more robust than the conventional PID controller and the neuro-controller based on the multilayer perceptron.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Dynamics and Structural Properties of Robot Manipulators
3. Radial Basis Function Network
4. Design of an Adaptive Tracking Controller
5. Experimental Results
6. Conclusions
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - / 1997. / Neuro-Fuzzy and Soft Computing
2. [학술지(정기간행물)] - / / Identification and control of dynamical systems using neural networks IEEE Trans. On Neural Networks 1
3. [학술지(정기간행물)] - / January2000 / Output feedback control of nonlinear systems using rbf neural networks 11 (1)
4. [학술지(정기간행물)] - / November1997 / On-line identification of synchronous machines using radial basis function neural networks 12 (4)
5. [학술지(정기간행물)] - / apr.2001. / Design and implementation of an adaptive neural-network compensator for control system 48
2. [학술지(정기간행물)] - / / Identification and control of dynamical systems using neural networks IEEE Trans. On Neural Networks 1
3. [학술지(정기간행물)] - / January2000 / Output feedback control of nonlinear systems using rbf neural networks 11 (1)
4. [학술지(정기간행물)] - / November1997 / On-line identification of synchronous machines using radial basis function neural networks 12 (4)
5. [학술지(정기간행물)] - / apr.2001. / Design and implementation of an adaptive neural-network compensator for control system 48
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