| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Тимощук, П. В. | |
| dc.contributor.author | Tymoshchuk, P. | |
| dc.date.accessioned | 2021-04-20T11:41:54Z | - |
| dc.date.available | 2021-04-20T11:41:54Z | - |
| dc.date.created | 2019-03-01 | |
| dc.date.issued | 2019-03-01 | |
| dc.identifier.citation | 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. | |
| dc.identifier.issn | 2707-2371 | |
| dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/56349 | - |
| dc.description.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. | |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.format.extent | 92-96 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | |
| dc.publisher | Lviv Politechnic Publishing House | |
| dc.relation.ispartof | Комп’ютерні системи та мережі, 1 (1), 2019 | |
| dc.subject | модель нейронної схеми | |
| dc.subject | нелінійна система | |
| dc.subject | слідкуюче керування | |
| dc.subject | neural circuit model | |
| dc.subject | nonlinear system | |
| dc.subject | tracking control | |
| dc.title | Модель нейронної схеми слідкуючого керування нелінійними динамічними системами неперервного часу | |
| dc.title.alternative | A neural circuit model of tracking control for continuous-time nonlinear dynamic systems | |
| dc.type | Article | |
| dc.rights.holder | © Національний університет “Львівська політехніка”, 2019 | |
| dc.rights.holder | © Тимощук П. В., 2019 | |
| dc.contributor.affiliation | Національний університет “Львівська політехніка” | |
| dc.contributor.affiliation | Lviv Polytechnic National University | |
| dc.format.pages | 5 | |
| dc.identifier.citationen | 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. | |
| dc.relation.references | 1. Slotine, J.-J., Li, W. Applied nonlinear control. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, USA (1991). | |
| dc.relation.references | 2. Sastry, S. Nonlinear systems analysis, stability, and control. Springer, Berlin, Germany (1999). | |
| dc.relation.references | 3. Naidu, D. Optimal control systems. CRC Press, London, UK (2003). | |
| dc.relation.references | 4. Lewis, F. L., Vrabie, D. L., Syrmos, V. L.: Optimal control. John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey (2012). doi: 10.1002/9781118122631. | |
| dc.relation.references | 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. | |
| dc.relation.references | 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. | |
| dc.relation.references | 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. | |
| dc.relation.references | 8. Haykin, S. Neural networks and learning machines. Pearson, Ontario, Canada (2008). | |
| dc.relation.references | 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. | |
| dc.relation.references | 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. | |
| dc.relation.referencesen | 1. Slotine, J.-J., Li, W. Applied nonlinear control. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, USA (1991). | |
| dc.relation.referencesen | 2. Sastry, S. Nonlinear systems analysis, stability, and control. Springer, Berlin, Germany (1999). | |
| dc.relation.referencesen | 3. Naidu, D. Optimal control systems. CRC Press, London, UK (2003). | |
| dc.relation.referencesen | 4. Lewis, F. L., Vrabie, D. L., Syrmos, V. L., Optimal control. John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey (2012). doi: 10.1002/9781118122631. | |
| dc.relation.referencesen | 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. | |
| dc.relation.referencesen | 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. | |
| dc.relation.referencesen | 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. | |
| dc.relation.referencesen | 8. Haykin, S. Neural networks and learning machines. Pearson, Ontario, Canada (2008). | |
| dc.relation.referencesen | 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. | |
| dc.relation.referencesen | 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. | |
| dc.citation.journalTitle | Комп’ютерні системи та мережі | |
| dc.citation.volume | 1 | |
| dc.citation.issue | 1 | |
| dc.citation.spage | 92 | |
| dc.citation.epage | 96 | |
| dc.coverage.placename | Львів | |
| dc.coverage.placename | Lviv | |
| dc.subject.udc | 004.032.026 | |
| Appears in Collections: | Комп'ютерні системи та мережі. – 2019. – Том 1, № 1
|
