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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.8
- 수록면
- 4,200 - 4,205 (6page)
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This paper presents a new control approach for nonlinear network-induced time delay systems using online reset control, neural networks, and dynamic Bayesian networks. We construct a state-feedback based nominal control to develop a linearized system model. The reset control and neural network are employed to compensate for system error due to time delay effect. Finally, we achieve probabilistic modeling for the networked control system (NCS) using a dynamic Bayesian network (DBN) to estimate future system outputs and devise a predictive control system. Our control methodology is evaluated through numerical simulation by investigating its control performance and comparison to aconventional state feedback control approach.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. MATHEMATICAL MODEL OF NONLINEAR NCS
3. CONTROL SYSTEM DESIGN
4. DBN BASED PREDICTION SYSTEM
5. COMPUTER SIMULATION
6. CONCLUSIONS
ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES
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