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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박장현 (목포대학교) 김성환 (목포대학교) 유영재 (목포대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제58권 제9호
발행연도
2009.9
수록면
1,821 - 1,826 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (9)

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An adaptive neural controller for perturbed strict-feedback nonlinear system is proposed. All the previous adaptive neural (or fuzzy) controllers are based on the backstepping scheme where the universal approximators are employed in every design steps. These schemes involve virtual controls and their time?derivatives that make the stability analysis and implementation of the controller very complex. This fact is called 'explosion of complexty' since the complexity grows exponentially as the system dynamic order increases. The proposed adaptive neural control scheme adopt the backstepping design procedure only for determining ideal control law and employ only one neural network to approximate the finally selected ideal controller, which makes the controller design procedure and stability analysis considerably simple compared to the previously proposed controllers. It is shown that all the time-varing signals containing tracking error are stable in the Lyapunov viewpoint.

목차

Abstract
1. 서론
2. 문제정의
3. 제어기 설계 및 안정도 해석
4. 모의실험
5. 결론
감사의 글
참고문헌
저자소개

참고문헌 (21)

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