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- 발행연도
- 2009.8
- 수록면
- 5,172 - 5,177 (6page)
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In this paper, an adaptive neural controller design procedure for a class of nonlinear systems withincompletely known and time varying nonlinearities is presented. The unknown process dynamics is on-line identified using feedforward neural networks based estimators. Both the form of the controller and the adaptation laws of neuralnetworks weights are derived from a Lyapunov stability property of the closed-loop system. The derived control method guarantees semiglobal uniform boundedness for adaptive system. In order to test the proposed method, the neuralnetworks based adaptive control is applied in the case of a prototype fermentation bioprocess, for which kineticdynamics is strongly nonlinear, time varying and not exactly known.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROBLEM STATEMENT
3. ADAPTIVE CONTROL LAW DESIGN
4. APPLICATION TO A PROTOTYPE FERMENTATION BIOPROCESS
5. CONCLUDING REMARKS
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES
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