Neural network saturation compensation for DC motor systems / Jang, Jun Oh in IEEE transactions on industrial electronics, Vol. 54 N°3 (Juin 2007)  

Public ISBD [article]  inIEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°3 (Juin 2007) . - 1763-1767 p. Titre : Neural network saturation compensation for DC motor systems Titre original : Compensation de saturation de réseau neurologique pour des systèmes de moteur de D.C Type de document : texte imprimé Auteurs : Jang, Jun Oh, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : 1763-1767 p. Note générale : Electronique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Actuator nonlinearity DC motor system Neural networks (NNs) Saturation compensation Stability Non-linéarité de déclencheur Système moteur Réseaux neurologiques Compensation saturation Stabilité Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : A neural network (NN) saturation compensation scheme for dc motor systems is presented. The scheme, which leads to stability, command following, and disturbance rejection, is rigorously proven. The online weight tuning law, overall closed-loop performance, and boundness of the NN weights are derived and guaranteed based on the Lyapunov approach. Simulation and experimental results show that the proposed scheme effectively compensates for saturation nonlinearity in the presence of system uncertainty. Un arrangement de compensation de saturation du réseau neurologique (NN) pour des systèmes de moteur de C.C est présenté. L'arrangement, qui mène à la stabilité, à suivre de commande, et au rejet de perturbation, est rigoureusement prouvé. La loi de accord de poids en ligne, l'exécution en circuit fermé globale, et le boundness des poids de NN sont dérivés et garantis basé sur l'approche de Lyapunov. La simulation et les résultats expérimentaux prouvent que l'arrangement proposé compense efficacement la non-linéarité de saturation en présence de l'incertitude de système. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 RAMEAU : Liapounov, Stabilité de En ligne : jojang@uu.ac.kr [article] Neural network saturation compensation for DC motor systems = Compensation de saturation de réseau neurologique pour des systèmes de moteur de D.C [texte imprimé] / Jang, Jun Oh, Auteur . - 2007 . - 1763-1767 p. Electronique Langues : Anglais (eng) in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°3 (Juin 2007) . - 1763-1767 p. Mots-clés : Actuator nonlinearity DC motor system Neural networks (NNs) Saturation compensation Stability Non-linéarité de déclencheur Système moteur Réseaux neurologiques Compensation saturation Stabilité Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : A neural network (NN) saturation compensation scheme for dc motor systems is presented. The scheme, which leads to stability, command following, and disturbance rejection, is rigorously proven. The online weight tuning law, overall closed-loop performance, and boundness of the NN weights are derived and guaranteed based on the Lyapunov approach. Simulation and experimental results show that the proposed scheme effectively compensates for saturation nonlinearity in the presence of system uncertainty. Un arrangement de compensation de saturation du réseau neurologique (NN) pour des systèmes de moteur de C.C est présenté. L'arrangement, qui mène à la stabilité, à suivre de commande, et au rejet de perturbation, est rigoureusement prouvé. La loi de accord de poids en ligne, l'exécution en circuit fermé globale, et le boundness des poids de NN sont dérivés et garantis basé sur l'approche de Lyapunov. La simulation et les résultats expérimentaux prouvent que l'arrangement proposé compense efficacement la non-linéarité de saturation en présence de l'incertitude de système. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 RAMEAU : Liapounov, Stabilité de En ligne : jojang@uu.ac.kr

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