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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.11
- 수록면
- 223 - 228 (6page)
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In this paper, we propose control of nonlinear mechanical systems with stochastic friction, which is a practical dynamic characteristic of real-time mechanical experiments. An adaptive observer is designed using windowing Least Square (LS) estimation for representing time-varying friction dynamics and compensating for the approximation error due to discretizing nonlinear mechanical systems. We construct a recurrent neural control for position tracking of mechanical systems. Its weights are partially updated using an online learning procedure to compensate for system perturbation. We conduct computer simulation to evaluate of our control algorithm and compare it to Proportional Integral Derivative (PID) control.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Problem Statement
Ⅲ. Inline windowing LS Observer
Ⅳ. Neural Corrective Control
Ⅴ. Stability Analysis of the Control System
Ⅵ. Online Neural Control
Ⅶ. Computer Simulations
Ⅷ. Conclusions
Acknowledgement
References
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