Skip navigation
DSpace logo
  1. Електронний науковий архів Науково-технічної бібліотеки Національного університету "Львівська політехніка"
  2. Електронний архів Науково-технічної бібліотеки
  3. Вісники та науково-технічні збірники, журнали
  4. Комп'ютерні системи та мережі
  5. Комп'ютерні системи та мережі. – 2019. – Том 1, № 1

putin IS MURDERER

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/56349
Title: Модель нейронної схеми слідкуючого керування нелінійними динамічними системами неперервного часу
Other Titles: A neural circuit model of tracking control for continuous-time nonlinear dynamic systems
Authors: Тимощук, П. В.
Tymoshchuk, P.
Affiliation: Національний університет “Львівська політехніка”
Lviv Polytechnic National University
Bibliographic description (Ukraine): Тимощук П. В. Модель нейронної схеми слідкуючого керування нелінійними динамічними системами неперервного часу / П. В. Тимощук // Комп’ютерні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2019. — Том 1. — № 1. — С. 92–96.
Bibliographic description (International): Tymoshchuk P. A neural circuit model of tracking control for continuous-time nonlinear dynamic systems / P. Tymoshchuk // Kompiuterni systemy ta merezhi. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2019. — Vol 1. — No 1. — P. 92–96.
Is part of: Комп’ютерні системи та мережі, 1 (1), 2019
Journal/Collection: Комп’ютерні системи та мережі
Issue: 1
Volume: 1
Issue Date: 1-Mar-2019
Publisher: Видавництво Львівської політехніки
Lviv Politechnic Publishing House
Place of the edition/event: Львів
Lviv
UDC: 004.032.026
Keywords: модель нейронної схеми
нелінійна система
слідкуюче керування
neural circuit model
nonlinear system
tracking control
Number of pages: 5
Page range: 92-96
Start page: 92
End page: 96
Abstract: Запропоновано модель нейронної схеми, призначеної для слідкуючого керування невідомими нелінійними динамічними системами. Для опису моделі використано диференційне рівняння першого порядку із змінною структурою і вихідне рівняння. Модель дає можливість досягати скінченного часу збіжності до робочих станів і обмеженої похибки слідкування. Вона не потребує навчання у режимі офлайн. Для мінімізації похибки відслідковування траєкторії об’єкта модель використовує лише виходи системи і об’єкта. Вона має просту структуру і її можна використовувати, коли внутрішня динаміка і параметри керованої системи невідомі. Наведено результати комп’ютерного моделювання застосування моделі для оптимального слідкуючого керування кутом повороту дволанкового планарного маніпулятора, які підтверджують теоретичні положення та ілюструють високу ефективність функціонування моделі.
A neural circuit model of tracking control for unknown nonlinear dynamic systems is proposed. A first-order differential equation with variable structure and an output equation are used to describe the model. The model gives a possibility to reach a finite convergence time to working modes and limited tracking error. It does not need learning phase in offline mode. The model uses only outputs of the system and object to minimize tracking error of object trajectory. It has simple structure and can be used if internal dynamics and parameters of control system are unknown. Results of computer simulations of the model applications for optimal tracking control of rotation angle of two-link planar elbow manipulator confirming theoretical statements and illustrating its high performance are provided.
URI: https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/56349
ISSN: 2707-2371
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2019
© Тимощук П. В., 2019
References (Ukraine): 1. Slotine, J.-J., Li, W. Applied nonlinear control. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, USA (1991).
2. Sastry, S. Nonlinear systems analysis, stability, and control. Springer, Berlin, Germany (1999).
3. Naidu, D. Optimal control systems. CRC Press, London, UK (2003).
4. Lewis, F. L., Vrabie, D. L., Syrmos, V. L.: Optimal control. John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey (2012). doi: 10.1002/9781118122631.
5. Navabi, M., Mirzaei, H. Robust optimal adaptive trajectory tracking control of quadrotor helicopter. Latin American Journal of Solids and Structures 14, 1040–1063 (2017). doi: 10.1590/1679-78253595.
6. Perez-Cruz, J. H., Rubio, J. J., Ruiz-Velazquez, E., Solis-Perales, G. Tracking control based on recurrent neural networks for nonlinear systems with multiple inputs and unknown dead zone. Abstract and Applied Analysis 2, 1-18 (2012). doi: 10.1155/2012/471281.
7. Yen, H.-M., Li, T.-H. S., Chang, Y.-C. Design of a robust neural network-based tracking controller for a class of electrically driven nonholonomic mechanical systems. Information Sciences 222, 559–575 (2013). doi: 10.1016/j.ins.2012.07.053.
8. Haykin, S. Neural networks and learning machines. Pearson, Ontario, Canada (2008).
9. Slotine, J.-J. E., Li, W.: Adaptive manipulator control: A case study. IEEE Trans. on Automatic Control AC33(11), 995–1003 (1988). doi: 10.1109/9.14411.
10. Lewis, F. L., Yeşildirek, A., Liu, K. Multilayer neural net robot controller with guaranteed tracking performance. IEEE Trans. on Neural Networks 7 (2), 388–399 (1996). doi:10.1109/72.485674.
References (International): 1. Slotine, J.-J., Li, W. Applied nonlinear control. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, USA (1991).
2. Sastry, S. Nonlinear systems analysis, stability, and control. Springer, Berlin, Germany (1999).
3. Naidu, D. Optimal control systems. CRC Press, London, UK (2003).
4. Lewis, F. L., Vrabie, D. L., Syrmos, V. L., Optimal control. John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey (2012). doi: 10.1002/9781118122631.
5. Navabi, M., Mirzaei, H. Robust optimal adaptive trajectory tracking control of quadrotor helicopter. Latin American Journal of Solids and Structures 14, 1040–1063 (2017). doi: 10.1590/1679-78253595.
6. Perez-Cruz, J. H., Rubio, J. J., Ruiz-Velazquez, E., Solis-Perales, G. Tracking control based on recurrent neural networks for nonlinear systems with multiple inputs and unknown dead zone. Abstract and Applied Analysis 2, 1-18 (2012). doi: 10.1155/2012/471281.
7. Yen, H.-M., Li, T.-H. S., Chang, Y.-C. Design of a robust neural network-based tracking controller for a class of electrically driven nonholonomic mechanical systems. Information Sciences 222, 559–575 (2013). doi: 10.1016/j.ins.2012.07.053.
8. Haykin, S. Neural networks and learning machines. Pearson, Ontario, Canada (2008).
9. Slotine, J.-J. E., Li, W., Adaptive manipulator control: A case study. IEEE Trans. on Automatic Control AC33(11), 995–1003 (1988). doi: 10.1109/9.14411.
10. Lewis, F. L., Yeşildirek, A., Liu, K. Multilayer neural net robot controller with guaranteed tracking performance. IEEE Trans. on Neural Networks 7 (2), 388–399 (1996). doi:10.1109/72.485674.
Content type: Article
Appears in Collections:Комп'ютерні системи та мережі. – 2019. – Том 1, № 1

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2019v1n1_Tymoshchuk_P-A_neural_circuit_model_92-96.pdf676.55 kBAdobe PDFView/Open
2019v1n1_Tymoshchuk_P-A_neural_circuit_model_92-96__COVER.png381.48 kBimage/pngView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.