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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.10
- 수록면
- 1,355 - 1,360 (6page)
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The paper presents the design and analysis of some nonlinear and neural adaptive control strategies for a class of time-varying and nonlinear processes. In fact, a direct adaptive controller based on a radial basis function neural network used as on-line approximator to learn the time-varying characteristics of process parameters is developed and then is compared with a classical linearizing controller. The controllers design is achieved by using an input-output feedback linearization technique. Numerical simulations, conducted in the case of a strongly nonlinear, time varying and not exactly known dynamical kinetics fermentation process, are included to illustrate the behaviour and the performance of the presented control laws.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROBLEM STATEMENT
3. AN ADAPTIVE CONTROL STRATEGY
4. SIMULATION RESULTS AND REMARKS
5. CONCLUSIONS
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES
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