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Sliding-mode neuro-controller for uncertain systems / Yildiz, Yildiray in IEEE transactions on industrial electronics, Vol. 54 N°3 (Juin 2007) 

Public ISBD [article]  in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°3 (Juin 2007) . - 1676-1685 p. Titre : Sliding-mode neuro-controller for uncertain systems Titre original : Neuro--contrôleur de glisser-mode pour les systèmes incertains Type de document : texte imprimé Auteurs : Yildiz, Yildiray, Auteur ; Asif Sabanovic, Auteur ; Khalid Abidi, Auteur Article en page(s) : 1676-1685 p. Note générale : Electronique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Neural  networks  (NNs)  Sliding-mode  control  (SMC)  Réseaux  neurologiques  Commande  de  mode  de  glissement Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : In this paper, a method that allows for the merger of the good features of sliding-mode control and neural network (NN) design is presented. Design is performed by applying an NN to minimize the cost function that is selected to depend on the distance from the sliding-mode manifold, thus providing that the NN controller enforces sliding-mode motion in a closed-loop system. It has been proven that the selected cost function has no local minima in controller parameter space, so under certain conditions, selection of the NN weights guarantees that the global minimum is reached, and then the sliding-mode conditions are satisfied; thus, closed-loop motion is robust against parameter changes and disturbances. For controller design, the system states and the nominal value of the control input matrix are used. The design for both multiple-input-multiple-output and single-input-single-output systems is discussed. Due to the structure of the (M)ADALINE network used in control calculation, the proposed algorithm can also be interpreted as a sliding-mode-based control parameter adaptation scheme. The controller performance is verified by experimental results. En cet article, une méthode qui tient compte de la fusion des bons dispositifs de la commande de glisser-mode et le réseau neurologique (NN) conception est présentée. La conception est exécutée en appliquant un NN pour réduire au minimum la fonction de coût qui est choisie pour dépendre de la distance de la tubulure de glisser-mode, de ce fait fournissant que le contrôleur de NN impose le mouvement de glisser-mode dans un système en circuit fermé. On l'a montré que la fonction de coût choisie n'a aucun minimum local dans l'espace de paramètre de contrôleur, ainsi dans certaines conditions, le choix du NN pèse des garanties que le minimum global est atteint, et alors les conditions de glisser-mode sont satisfaites ; ainsi, le mouvement en circuit fermé est robuste contre des changements et des perturbations de paramètre. Pour la conception de contrôleur, les états de système et la valeur nominale de la matrice d'entrée de commande sont employés. La conception pour le multiple-entrée-multiple-rendement et les systèmes de simple-entrée-simple-rendement est discutée. En raison de la structure (M) du réseau d'ADALINE utilisé dans le calcul de commande, l'algorithme proposé peut également être interprété comme arrangement glisser-mode-basé d'adaptation de paramètre de commande. L'exécution de contrôleur est vérifiée par des résultats expérimentaux. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 RAMEAU : Réseaux neuronaux (informatique) En ligne : yildiray@mit.edu, asif@sabanciuniv.edu, g0403709@nus.edu.sg [article] Sliding-mode neuro-controller for uncertain systems = Neuro--contrôleur de glisser-mode pour les systèmes incertains [texte imprimé] / Yildiz, Yildiray, Auteur ; Asif Sabanovic, Auteur ; Khalid Abidi, Auteur . - 1676-1685 p. Electronique Langues : Anglais (eng) in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°3 (Juin 2007) . - 1676-1685 p. Mots-clés : Neural  networks  (NNs)  Sliding-mode  control  (SMC)  Réseaux  neurologiques  Commande  de  mode  de  glissement Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : In this paper, a method that allows for the merger of the good features of sliding-mode control and neural network (NN) design is presented. Design is performed by applying an NN to minimize the cost function that is selected to depend on the distance from the sliding-mode manifold, thus providing that the NN controller enforces sliding-mode motion in a closed-loop system. It has been proven that the selected cost function has no local minima in controller parameter space, so under certain conditions, selection of the NN weights guarantees that the global minimum is reached, and then the sliding-mode conditions are satisfied; thus, closed-loop motion is robust against parameter changes and disturbances. For controller design, the system states and the nominal value of the control input matrix are used. The design for both multiple-input-multiple-output and single-input-single-output systems is discussed. Due to the structure of the (M)ADALINE network used in control calculation, the proposed algorithm can also be interpreted as a sliding-mode-based control parameter adaptation scheme. The controller performance is verified by experimental results. En cet article, une méthode qui tient compte de la fusion des bons dispositifs de la commande de glisser-mode et le réseau neurologique (NN) conception est présentée. La conception est exécutée en appliquant un NN pour réduire au minimum la fonction de coût qui est choisie pour dépendre de la distance de la tubulure de glisser-mode, de ce fait fournissant que le contrôleur de NN impose le mouvement de glisser-mode dans un système en circuit fermé. On l'a montré que la fonction de coût choisie n'a aucun minimum local dans l'espace de paramètre de contrôleur, ainsi dans certaines conditions, le choix du NN pèse des garanties que le minimum global est atteint, et alors les conditions de glisser-mode sont satisfaites ; ainsi, le mouvement en circuit fermé est robuste contre des changements et des perturbations de paramètre. Pour la conception de contrôleur, les états de système et la valeur nominale de la matrice d'entrée de commande sont employés. La conception pour le multiple-entrée-multiple-rendement et les systèmes de simple-entrée-simple-rendement est discutée. En raison de la structure (M) du réseau d'ADALINE utilisé dans le calcul de commande, l'algorithme proposé peut également être interprété comme arrangement glisser-mode-basé d'adaptation de paramètre de commande. L'exécution de contrôleur est vérifiée par des résultats expérimentaux. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 RAMEAU : Réseaux neuronaux (informatique) En ligne : yildiray@mit.edu, asif@sabanciuniv.edu, g0403709@nus.edu.sg