ＲＢＦネットワークを用いたむだ時間＋非線形プラントに対するモデル追従制御

• 石川 陽一

  明治大学理工学部

• 石田 義久

  明治大学理工学部

書誌事項

タイトル別名

• Model-Following Control for Nonlinear Plants with Time Delay Using RBF Neural Networks
• RBF ネットワーク オ モチイタ ムダ ジカン ヒセンケイ プラント ニ タイスル モデル ツイジュウ セイギョ

抄録

In this paper, the design of a control system for nonlinear plants with a time delay is proposed. It is derived that the control systems of any nonlinear plants with a time delay can be reduced to a simple second-order model. For the identification of nonlinear plants, radial basis function neural networks, which are known for their stable learning capability and fast training, are used. In the simulation study of nonlinear plants with a time delay, it was observed that the steady-stete error between the plant output and the reference model output was small. Moreover, in the experimental study of an actual pneumatic cylinder, it is shown that the proposed method yields a stable tracking performance.

収録刊行物

• 日本フルードパワーシステム学会論文集

  日本フルードパワーシステム学会論文集 38 (4), 49-53, 2007

  一般社団法人 日本フルードパワーシステム学会

キーワード

• RBF neural networks
• Nonlinear plants
• Identification
• Positioning control

詳細情報

• CRID: 1390001205254653696
• NII論文ID: 10024634047
• NII書誌ID: AA11597760
• ISSN: 13467719
• ISSN: 13497022
• ISSN: 18803121
• DOI: 10.5739/jfps.38.49
• NDL書誌ID: 8891863
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I8891863
• Web Site: http://www.jstage.jst.go.jp/article/jfps/38/4/38_4_49/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可