Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Điều khiển mạng nơ ron trượt thích nghi sử dụng luật tiếp cận hàm mũ hệ thống giảm xóc – vật – lò xo
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Điều khiển mạng nơ-ron RBF trượt thích nghi sử dụng luật tiếp cận hàm mũ cho hệ thống giảm xóc – vật – lò xo được đề xuất trong nghiên cứu này. Hệ thống giảm xóc – vật – lò xo được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực kỹ thuật, đặc biệt trong các ứng dụng Tự động hóa và Cơ điện tử. | TNU Journal of Science and Technology 226 16 196 - 203 ADAPTIVE SLIDING MODE NEURAL NETWORK CONTROL BASED ON EXPONENTIAL REACHING LAW FOR THE MASS SPRING DAMPER SYSTEM Pham Thanh Tung1 Ma So Hien2 1Vinh Long University of Technology Education 2Bac Lieu Vocational College ARTICLE INFO ABSTRACT Received 29 9 2021 An adaptive sliding mode radial basis function neural network RBFNN control based on exponential reaching law for a mass Revised 11 11 2021 spring damper system is investigated in this study. The mass spring Published 15 11 2021 damper system is widely used in different areas of engineering field applications especially in automation and mechatronics applications. KEYWORDS The sliding mode control based on exponential reaching law is designed to ensure the actual position of the system follows the Sliding mode control reference position and reduce chattering. The radial function basis Adaptive neural networks are trained and used to approximate the f x function Radial basis function neural in the sliding mode control law. In addition the parameters of the network radial function basis neural networks are updated during the operation by using the Gradient Descent algorithm. By choosing a proper Mass spring damper system Lyapunov function the stability of the controller can be proven and MATLAB Simulink the adaptive law can be derived easily. Simulation results in MATLAB Simulink show that the proposed algorithm is effective without steady-state error the overshoot is 0 the settling time is about 0.3168 s and the rising time achieves 0.1804 s . ĐIỀU KHIỂN MẠNG NƠ-RON TRƯỢT THÍCH NGHI SỬ DỤNG LUẬT TIẾP CẬN HÀM MŨ HỆ THỐNG GIẢM XÓC VẬT LÒ XO Phạm Thanh Tùng1 Mã Sở Hiến2 1Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vĩnh Long 2Trường Cao đẳng nghề Bạc Liêu THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Ngày nhận bài 29 9 2021 Điều khiển mạng nơ-ron RBF trượt thích nghi sử dụng luật tiếp cận hàm mũ cho hệ thống giảm xóc vật lò xo được đề xuất trong Ngày hoàn thiện 11 11 2021 nghiên cứu này. Hệ .