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A Neural Network Controller for a Class of Nonlinear Non-minimum Phase Systems with Application to a Flexible-Link Manipulator / Talebi, H. A. in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control, Vol. 127, N° 2 (Juin 2005) 

Public ISBD [article]  in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 127, N° 2 (Juin 2005) . - 289-294 p. Titre : A Neural Network Controller for a Class of Nonlinear Non-minimum Phase Systems with Application to a Flexible-Link Manipulator Titre original : Un Contrôleur de Réseau Neurologique pour une Classe des Systèmes Non-Linéaires de Phase de Non-Minimum avec l'Application à un Manipulateur de Flexible-Lien Type de document : texte imprimé Auteurs : Talebi, H. A., Auteur ; Patel, R. V., Auteur ; Khorasani, K. Article en page(s) : 289-294 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Système  non-linéaire  Boucle  ouverte  Réseau  neurologique  Rendement  Controleur  Manipulateur  flexible Index. décimale : 620.1/389 Résumé : This paper investigates the problem of controlling a nonlinear nonminimum phase system. An output re-definition strategy is first introduced to guarantee stable zero dynamics. This output re-definition scheme is applicable to a class of open loop stable nonlinear systems whose input-output maps contain nonlinear terms in the output and linear terms in the input. No explicit knowledge about the nonlinearities of the system is required. The nonlinearities of the system are identified by a neural network. The identified neural network model is then used in modifying the zero dynamics of the system. A stable/antistable factorization is performed on the zero dynamics of the system. The new output is re-defined using the neural identifier and the stable part of the zero dynamics. A controller is then designed based on the new output whose zero dynamics are stable and can be inverted. An experimental setup of a single-link flexible manipulator is considered as a practical case study of a nonlinear nonminimum phase system. Experimental results are presented to illustrate the advantages and improved performance of the proposed tracking controller over both linear and nonlinear conventional controllers in the presence of unmodeled dynamics and parameter variations. Cet article étudie le problème de commander un système non-linéaire de phase de nonminimum. Une stratégie de redéfinition de rendement est d'abord présentée pour garantir la dynamique nulle d'écurie. Cet arrangement de redéfinition de rendement est applicable à une classe des systèmes non-linéaires stables de boucle ouverte dont les cartes d'entrée-sortie contiennent des limites non-linéaires dans le rendement et des limites linéaires dans l'entrée. Aucune connaissance explicite au sujet des non-linéarités du système n'est exigée. Les non-linéarités du système sont identifiées par un réseau neurologique. Le modèle identifié de réseau neurologique est alors employé en modifiant la dynamique nulle du système. Une factorisation de stable/antistable est effectuée sur la dynamique nulle du système. Le nouveau rendement est redéfini en utilisant la marque neurale et la partie stable de la dynamique nulle. Un contrôleur est alors conçu basé sur le nouveau rendement dont la dynamique nulle est stable et peut être inversée. Une installation expérimentale d'un manipulateur flexible de simple-lien est considérée comme étude de cas pratique d'un système non-linéaire de phase de nonminimum. Des résultats expérimentaux sont présentés pour illustrer les avantages et l'exécution améliorée du contrôleur de cheminement proposé au-dessus des contrôleurs conventionnels linéaires et non-linéaires en présence de unmodeled des variations de dynamique et de paramètre. En ligne : alit@aut.ac.ir, rajni@eng.uwo.ca, kash@ece.concordia.ca [article] A Neural Network Controller for a Class of Nonlinear Non-minimum Phase Systems with Application to a Flexible-Link Manipulator = Un Contrôleur de Réseau Neurologique pour une Classe des Systèmes Non-Linéaires de Phase de Non-Minimum avec l'Application à un Manipulateur de Flexible-Lien [texte imprimé] / Talebi, H. A., Auteur ; Patel, R. V., Auteur ; Khorasani, K. . - 289-294 p. Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 127, N° 2 (Juin 2005) . - 289-294 p. Mots-clés : Système  non-linéaire  Boucle  ouverte  Réseau  neurologique  Rendement  Controleur  Manipulateur  flexible Index. décimale : 620.1/389 Résumé : This paper investigates the problem of controlling a nonlinear nonminimum phase system. An output re-definition strategy is first introduced to guarantee stable zero dynamics. This output re-definition scheme is applicable to a class of open loop stable nonlinear systems whose input-output maps contain nonlinear terms in the output and linear terms in the input. No explicit knowledge about the nonlinearities of the system is required. The nonlinearities of the system are identified by a neural network. The identified neural network model is then used in modifying the zero dynamics of the system. A stable/antistable factorization is performed on the zero dynamics of the system. The new output is re-defined using the neural identifier and the stable part of the zero dynamics. A controller is then designed based on the new output whose zero dynamics are stable and can be inverted. An experimental setup of a single-link flexible manipulator is considered as a practical case study of a nonlinear nonminimum phase system. Experimental results are presented to illustrate the advantages and improved performance of the proposed tracking controller over both linear and nonlinear conventional controllers in the presence of unmodeled dynamics and parameter variations. Cet article étudie le problème de commander un système non-linéaire de phase de nonminimum. Une stratégie de redéfinition de rendement est d'abord présentée pour garantir la dynamique nulle d'écurie. Cet arrangement de redéfinition de rendement est applicable à une classe des systèmes non-linéaires stables de boucle ouverte dont les cartes d'entrée-sortie contiennent des limites non-linéaires dans le rendement et des limites linéaires dans l'entrée. Aucune connaissance explicite au sujet des non-linéarités du système n'est exigée. Les non-linéarités du système sont identifiées par un réseau neurologique. Le modèle identifié de réseau neurologique est alors employé en modifiant la dynamique nulle du système. Une factorisation de stable/antistable est effectuée sur la dynamique nulle du système. Le nouveau rendement est redéfini en utilisant la marque neurale et la partie stable de la dynamique nulle. Un contrôleur est alors conçu basé sur le nouveau rendement dont la dynamique nulle est stable et peut être inversée. Une installation expérimentale d'un manipulateur flexible de simple-lien est considérée comme étude de cas pratique d'un système non-linéaire de phase de nonminimum. Des résultats expérimentaux sont présentés pour illustrer les avantages et l'exécution améliorée du contrôleur de cheminement proposé au-dessus des contrôleurs conventionnels linéaires et non-linéaires en présence de unmodeled des variations de dynamique et de paramètre. En ligne : alit@aut.ac.ir, rajni@eng.uwo.ca, kash@ece.concordia.ca