Strict Feedback(엄격한 피드백)란 무엇입니까?
Strict Feedback 엄격한 피드백 - Unlike the classical backstepping strategy, the control issue of nonlinear system in non-strict feedback(NSF) form is more challenging. [1]기존의 백스테핑 전략과 달리 NSF(Non-strict Feedback) 형식의 비선형 시스템 제어 문제는 더 어렵습니다. [1]
output feedback control 출력 피드백 제어
In this paper, a novel fuzzy adaptive output-feedback control design scheme is concerned for a class of non-strict feedback switched nonlinear systems. [1] This paper focuses on fuzzy adaptive practical finite-time output feedback control problem for a class of single-input and single-output nonlinear system with time-varying delays in nonstrict feedback form. [2] This paper mainly investigates the problem of event-triggered output feedback control for a class of strict feedback systems that satisfies a prescribed performance. [3] This paper proposes an adaptive fuzzy output feedback control approach based on nonlinear tracking differentiator for a class of strict feedback systems with input saturation, unknown nonlinear functions and unmeasurable states. [4]이 논문에서 새로운 퍼지 적응형 출력 피드백 제어 설계 방식은 비엄격 피드백 교환 비선형 시스템 클래스에 관한 것입니다. [1] 이 논문은 비엄격 피드백 형태의 시변 지연을 갖는 단일 입력 및 단일 출력 비선형 시스템 클래스에 대한 퍼지 적응형 실용적인 유한 시간 출력 피드백 제어 문제에 초점을 맞춥니다. [2] 이 논문은 규정된 성능을 만족하는 엄격한 피드백 시스템 클래스에 대한 이벤트 트리거 출력 피드백 제어의 문제를 주로 조사합니다. [3] 이 논문은 입력 포화, 알려지지 않은 비선형 함수 및 측정 불가능한 상태를 가진 엄격한 피드백 시스템 클래스에 대한 비선형 추적 미분기에 기반한 적응형 퍼지 출력 피드백 제어 접근 방식을 제안합니다. [4]
finite time adaptive
This work investigates a finite-time adaptive fuzzy tracking control problem for a class of nonstrict feedback nonlinear systems from a new point of view. [1] The problem of finite time adaptive control for stochastic nonlinear system is studied in this paper, where the system has a non-strict feedback structure. [2] This paper investigates the finite-time adaptive fuzzy control problem for a class of multi-input and multi-output (MIMO) nonlinear nonstrict feedback systems. [3]이 작업은 새로운 관점에서 비엄격 피드백 비선형 시스템 클래스에 대한 유한 시간 적응 퍼지 추적 제어 문제를 조사합니다. [1] 이 논문에서는 시스템이 비엄격한 피드백 구조를 갖는 확률적 비선형 시스템에 대한 유한 시간 적응 제어 문제를 연구합니다. [2] nan [3]
finite time control 유한 시간 제어
This article investigates the neural network-based finite-time control issue for a class of nonstrict feedback nonlinear systems, which contain unknown smooth functions, input saturation, and error constraint. [1] The problem of event-triggered neural adaptive fault-tolerant finite-time control is investigated for a class of nonstrict feedback nonlinear systems in the presence of nonaffine nonlinear faults. [2] This paper solves the adaptive fuzzy finite-time control (AFFTC) problem for nonstrict feedback nonlinear systems with state constraints. [3]이 기사는 알려지지 않은 평활 함수, 입력 포화 및 오류 제약을 포함하는 비엄격 피드백 비선형 시스템 클래스에 대한 신경망 기반 유한 시간 제어 문제를 조사합니다. [1] 이벤트 트리거 신경 적응형 결함 허용 유한 시간 제어 문제는 비친밀 비선형 결함이 있는 비엄격 피드백 비선형 시스템 클래스에 대해 조사됩니다. [2] nan [3]
fault tolerant control 내결함성 제어
The finite-time consensus fault-tolerant control (FTC) tracking problem is studied for the nonlinear multi-agent systems (MASs) in the nonstrict feedback form. [1] A filter and neural network (NN) based fault tolerant control (FTC) strategy is developed for a family of nonlinear systems expressed in strict feedback form in the event of unknown system dynamics and actuator failures. [2] In this article, an adaptive fuzzy fault-tolerant control problem is investigated for a class of fractional order non-strict feedback nonlinear systems with actuator faults, where the unknown nonlinear functions are approximated by fuzzy logic systems. [3]유한 시간 합의 내결함성 제어(FTC) 추적 문제는 비엄격 피드백 형식의 비선형 다중 에이전트 시스템(MAS)에 대해 연구됩니다. [1] 필터 및 신경망(NN) 기반 내결함성 제어(FTC) 전략은 알 수 없는 시스템 역학 및 액추에이터 오류가 발생한 경우 엄격한 피드백 형식으로 표현되는 비선형 시스템 제품군을 위해 개발되었습니다. [2] nan [3]
finite time tracking 유한 시간 추적
This paper considers the adaptive fuzzy finite-time tracking control for a class of uncertain stochastic nonlinear non-strict feedback systems with input saturation. [1] This article addresses the finite-time tracking control for multi-input and multi-output (MIMO) nonlinear nonstrict feedback systems with actuator faults and saturations. [2] In this article, a decentralized adaptive finite-time tracking control scheme is proposed for a class of nonstrict feedback large-scale nonlinear interconnected systems with disturbances. [3]이 논문은 입력 포화가 있는 불확실한 확률론적 비선형 비엄격 피드백 시스템 클래스에 대한 적응형 퍼지 유한 시간 추적 제어를 고려합니다. [1] 이 기사에서는 액추에이터 결함 및 포화가 있는 MIMO(다중 입력 및 다중 출력) 비선형 비엄격 피드백 시스템에 대한 유한 시간 추적 제어를 다룹니다. [2] nan [3]
event triggered output 이벤트 트리거 출력
In this paper, the adaptive event-triggered output regulation problem for the parametric strict feedback system is addressed. [1] ABSTRACT In this paper, an adaptive fuzzy event-triggered output feedback control scheme is studied for a class of non-strict feedback systems with tracking error constrained and unknown dead-zone. [2]이 논문에서는 파라메트릭 엄격한 피드백 시스템에 대한 적응형 이벤트 트리거 출력 레귤레이션 문제를 다룹니다. [1] 요약 이 논문에서는 추적 오류가 제한되고 알 수 없는 데드존이 있는 비엄격한 피드백 시스템 클래스에 대한 적응형 퍼지 이벤트 트리거 출력 피드백 제어 방식을 연구합니다. [2]
high order nonlinear 고차 비선형
Thus, we study the finite-time fuzzy adaptive error constraint control problem for stochastic high-order nonlinear nonstrict feedback systems. [1] Since existing results about fixed-time stabilization are only applied to strict feedback systems, this paper investigates the nonsingular fixed-time stabilization of more general high-order nonlinear systems. [2]따라서 확률적 고차 비선형 비엄격 피드백 시스템에 대한 유한 시간 퍼지 적응 오류 제약 제어 문제를 연구합니다. [1] 고정 시간 안정화에 대한 기존 결과는 엄격한 피드백 시스템에만 적용되므로 본 논문에서는 보다 일반적인 고차 비선형 시스템의 비특이 고정 시간 안정화를 조사합니다. [2]
adaptive neural network 적응 신경망
In this paper, an adaptive neural network (NN) constraint control method is studied for a class of uncertain nonlinear nonstrict feedback systems with state constraints. [1] The adaptive neural network asymptotic tracking control issue of nonstrict feedback stochastic nonlinear systems is studied in our article by adopting backstepping algorithm. [2]이 논문에서는 상태 제약이 있는 불확실한 비선형 비엄격 피드백 시스템 클래스에 대한 적응 신경망(NN) 제약 제어 방법을 연구합니다. [1] 비엄격 피드백 확률적 비선형 시스템의 적응형 신경망 점근적 추적 제어 문제는 백스테핑 알고리즘을 채택하여 우리 기사에서 연구됩니다. [2]
tracking control problem 추적 제어 문제
This paper addresses the adaptive tracking control problem for a class of strict feedback nonlinear systems subject to input saturation and output constraint. [1] The H∞ tracking control problem is investigated for a class of incommensurate fractional order strict feedback nonlinear systems with unknown nonlinear functions and external disturbances in this paper. [2]이 논문은 입력 포화 및 출력 제약 조건에 따라 엄격한 피드백 비선형 시스템 클래스에 대한 적응 추적 제어 문제를 해결합니다. [1] H∞ 추적 제어 문제는 이 논문에서 미지의 비선형 함수와 외부 교란을 갖는 불균일한 분수 차수 엄밀한 피드백 비선형 시스템의 클래스에 대해 조사됩니다. [2]
nonlinear multi agent 비선형 다중 에이전트
Aiming at a class of high-order strict feedback nonlinear multi-agent systems with communication constraints, a novel distributed adaptive back-stepping control method is proposed to cooperatively track the moving targets. [1]통신 제약이 있는 고차 엄격 피드백 비선형 다중 에이전트 시스템 클래스를 목표로 이동하는 목표를 협력적으로 추적하기 위해 새로운 분산 적응형 백스테핑 제어 방법을 제안합니다. [1]
Order Strict Feedback 엄격한 피드백을 주문하십시오
In this work, a backstepping controller design for fractional-order strict feedback systems is investigated and the neural network control method is used. [1] The H∞ tracking control problem is investigated for a class of incommensurate fractional order strict feedback nonlinear systems with unknown nonlinear functions and external disturbances in this paper. [2] Aiming at a class of high-order strict feedback nonlinear multi-agent systems with communication constraints, a novel distributed adaptive back-stepping control method is proposed to cooperatively track the moving targets. [3] In this paper, the leaderless consensus control of a group of high-order strict feedback nonlinear systems with uncertainties under sensor and actuator attacks is considered. [4] In this paper, adaptive fractional control design is established for uncertain nonlinear fractional order strict feedback form systems with unknown actuator failures. [5]이 연구에서는 분수 차수 엄격 피드백 시스템을 위한 백스테핑 컨트롤러 설계를 조사하고 신경망 제어 방법을 사용합니다. [1] H∞ 추적 제어 문제는 이 논문에서 미지의 비선형 함수와 외부 교란을 갖는 불균일한 분수 차수 엄밀한 피드백 비선형 시스템의 클래스에 대해 조사됩니다. [2] 통신 제약이 있는 고차 엄격 피드백 비선형 다중 에이전트 시스템 클래스를 목표로 이동하는 목표를 협력적으로 추적하기 위해 새로운 분산 적응형 백스테핑 제어 방법을 제안합니다. [3] 이 논문에서는 센서 및 액추에이터 공격에 대한 불확실성이 있는 고차 엄격한 피드백 비선형 시스템 그룹의 리더 없는 합의 제어를 고려합니다. [4] 이 논문에서는 알 수 없는 액츄에이터 고장이 있는 불확실한 비선형 분수 차수 엄격한 피드백 양식 시스템에 대한 적응 분수 제어 설계를 설정합니다. [5]
Uncertain Strict Feedback
The problem of adaptive leaderless consensus control of a class of uncertain strict feedback nonlinear systems with guaranteed transient performance is investigated in this paper. [1] In order to stabilize multiple-input–multiple-output uncertain strict feedback nonlinear systems with time-varying full-state constraints and external disturbances, an adaptive neural dynamic surface control method is investigated in this paper. [2]Parametric Strict Feedback
In this paper, the adaptive event-triggered output regulation problem for the parametric strict feedback system is addressed. [1] Moreover, we avoid transformation to parametric strict feedback form usually needed when using backstepping control as PWM converters are not transformable. [2]이 논문에서는 파라메트릭 엄격한 피드백 시스템에 대한 적응형 이벤트 트리거 출력 레귤레이션 문제를 다룹니다. [1] nan [2]
Nonlinear Strict Feedback 비선형 엄격한 피드백
By using event-triggered technology, consensus control of multi-agent systems (MASs) with nonlinear strict feedback dynamics and directed graph will be investigated in this technical note. [1] Firstly, the line-of-sight (LOS) decoupling principle of strapdown seeker was performed on the traditional integrated guidance and control (IGC) model to deal with the problem of FOV constraint, and then the actuator saturation was employed to build a nonlinear strict feedback state equation with unmatched uncertainties. [2]이벤트 트리거 기술을 사용하여 비선형 엄격한 피드백 역학 및 방향성 그래프를 사용하는 다중 에이전트 시스템(MAS)의 합의 제어가 이 기술 노트에서 조사됩니다. [1] 첫째, FOV 제약 문제를 해결하기 위해 기존의 통합 유도 제어(IGC) 모델에서 스트랩다운 시커의 LOS(Line-of-Sight) 디커플링 원리를 수행한 다음 액추에이터 포화를 사용하여 비선형 엄격한 불확도가 있는 피드백 상태 방정식. [2]
strict feedback form 엄격한 피드백 양식
The Inverted-Pendulum system is not in strict feedback form therefore backstepping procedure cannot be directly applied. [1] The nonlinear system with partially unmeasurable states is transformed into the non-strict feedback form, firstly. [2] The finite-time consensus fault-tolerant control (FTC) tracking problem is studied for the nonlinear multi-agent systems (MASs) in the nonstrict feedback form. [3] This paper considers the leader-following consensus for a class of nonlinear switched multi-agent systems (MASs) with non-strict feedback forms and input saturations under unknown switching mechanisms. [4] A filter and neural network (NN) based fault tolerant control (FTC) strategy is developed for a family of nonlinear systems expressed in strict feedback form in the event of unknown system dynamics and actuator failures. [5] The controller was implemented based on the dynamical bicycle model, the model was modified by adding the errors dynamics as state variables and then converting it to the strict feedback form for the backstepping control implementation. [6] Therefore, in this article, a novel adaptive switching dynamic surface control (DSC) strategy is first presented for fractional-order nonlinear systems in the nonstrict feedback form with unknown dead zones and arbitrary switchings. [7] The nonlinear internal dynamics of WMR pose serious challenges to design a suitable controller due to its internal dynamics being not minimum phase and non-strict feedback form structure. [8] Firstly, the AHV dynamic model is transformed into a strict feedback form. [9] The lateral dynamics consist of lateral offset error and yaw error dynamics and can be interpreted as a semi-strict feedback form. [10] In the present study, dynamics is first converted into strict feedback form and then backstepping control scheme is implemented to execute high alpha herbst maneuver under significant lateral center-of- gravity shift. [11] The considered stochastic MASs in nonstrict feedback form is subject to unknown nonlinear functions and stochastic disturbances, which can be solved by exploiting the universal approximation property of radial basis function neural networks. [12] Firstly, the nonlinear and uncertainty state equation with non-strict feedback form for IGC design is derived by using the strap-down decoupling strategy. [13] Aiming at a state space model of the flexible-joint manipulator system with strict feedback form, the H∞ tracking controller of the system is designed based on backstepping method, robust H∞ control theory and Lyapunov stability theory. [14] This paper focuses on fuzzy adaptive practical finite-time output feedback control problem for a class of single-input and single-output nonlinear system with time-varying delays in nonstrict feedback form. [15] This paper investigates the event-based leader-following consensus problem for high-order nonlinear multiagent systems whose dynamics are in strict feedback forms and satisfy Lipschitz condition. [16] The construction applies to Luenberger observers and high-gain observers for plants in strict feedback form. [17] Firstly, an IGC design model is innovatively established in a strict feedback form which selects the normal overload as the system state in replace of the angle of attack so that the system states both are measurable. [18] The controlled system is in a non-strict feedback form. [19] The backstepping technology is employed as the main control framework since the ship course can be modeled in the strict feedback form. [20] Firstly, we transform the longitudinal model of AHV-VGI into the strict feedback form and multiple nonlinear aerodynamic models are built with different elongation distance of translating cowl(EDTC). [21] This paper investigates a finite-time control problem of nonlinear quantized systems with actuator dead-zone in a non-strict feedback form. [22] Each agent is in the strict feedback form with nonlinear functions in drift and diffusion terms and admitting time-varying incremental rates. [23] By introducing appropriate coordinate transform, it is shown that the error dynamics of AUVs can be arranged in the strict feedback form. [24] The radial basis function neural networks are employed to cope with the unknown non-linearities caused by the non-linear non-strict feedback form. [25] In this paper, an observer-based adaptive control problem for a class of high-order switched nonlinear systems in non-strict feedback form with fuzzy dead zone and arbitrary switchings is investigated. [26] Each follower agent is described by a high-order nonlinear dynamics in strict feedback form with input constraints. [27] This paper investigates adaptive fuzzy output feedback fault-tolerant optimal control problem for a class of single-input and single-output nonlinear systems in strict feedback form. [28] First, the Euler-Lagrange model of the general form of UMSs is transformed into block-strict feedback form. [29] Unlike previous results, the studied systems are not necessarily feedback linearizable nor in a strict feedback form. [30] In this paper, adaptive fractional control design is established for uncertain nonlinear fractional order strict feedback form systems with unknown actuator failures. [31] This paper focuses on an output feedback stabilization problem for a class of switched nonlinear systems in non-strict feedback form under asynchronous switching via sampled-data control. [32] Since surface vessel systems are modeled by second-order dynamic in strict feedback form, backstepping is an ideal technique for finishing the tracking task. [33] Firstly, the original six-degree-of-freedom aircraft model is analyzed and simplified, and the model with strict feedback form is obtained. [34] Kinematics and dynamics of the attitude are in the strict feedback form, which leads the backstepping control strategy serving as the baseline controller. [35] In this study, we consider the stabilization of a class of cascaded nonlinear systems in strict feedback form with unknown dynamics and known relative order. [36] This paper studies the fuzzy adaptive distributed event-based control scheme for a class of uncertain nonlinear multiagent systems in strict feedback form. [37] Moreover, we avoid transformation to parametric strict feedback form usually needed when using backstepping control as PWM converters are not transformable. [38] The considered system is in non-strict feedback form with unknown time-varying delay. [39]역진자 시스템은 엄격한 피드백 형식이 아니므로 백스텝 절차를 직접 적용할 수 없습니다. [1] 부분적으로 측정할 수 없는 상태를 갖는 비선형 시스템은 먼저 비엄격한 피드백 형식으로 변환됩니다. [2] 유한 시간 합의 내결함성 제어(FTC) 추적 문제는 비엄격 피드백 형식의 비선형 다중 에이전트 시스템(MAS)에 대해 연구됩니다. [3] 이 논문은 알 수 없는 스위칭 메커니즘에서 비엄격한 피드백 형식과 입력 포화를 가진 비선형 스위칭 다중 에이전트 시스템(MAS) 클래스에 대한 리더-팔로잉 합의를 고려합니다. [4] 필터 및 신경망(NN) 기반 내결함성 제어(FTC) 전략은 알 수 없는 시스템 역학 및 액추에이터 오류가 발생한 경우 엄격한 피드백 형식으로 표현되는 비선형 시스템 제품군을 위해 개발되었습니다. [5] 컨트롤러는 동적 자전거 모델을 기반으로 구현되었으며, 오류 역학을 상태 변수로 추가한 다음 백스테핑 제어 구현을 위한 엄격한 피드백 형식으로 변환하여 모델을 수정했습니다. [6] 따라서 이 기사에서는 알려지지 않은 데드존과 임의의 스위칭이 있는 비엄격 피드백 형태의 분수 차수 비선형 시스템에 대한 새로운 적응형 스위칭 동적 표면 제어(DSC) 전략을 먼저 제시합니다. [7] WMR의 비선형 내부 역학은 내부 역학이 최소 위상이 아니며 비엄격한 피드백 형태 구조로 인해 적합한 컨트롤러를 설계하는 데 심각한 문제를 제기합니다. [8] 첫째, AHV 동적 모델은 엄격한 피드백 형식으로 변환됩니다. [9] 측면 동역학은 측면 오프셋 오차와 편요 오차 동역학으로 구성되며 준엄밀한 피드백 형태로 해석될 수 있습니다. [10] 본 연구에서는 먼저 역학을 엄격한 피드백 형식으로 변환한 다음 백스테핑 제어 방식을 구현하여 상당한 측면 무게 중심 이동 하에서 높은 알파 허브스트 기동을 실행합니다. [11] 비엄격 피드백 형태로 고려되는 확률론적 MAS는 알 수 없는 비선형 함수와 확률론적 교란의 영향을 받으며, 이는 방사형 기저 함수 신경망의 보편적 근사 속성을 이용하여 해결할 수 있습니다. [12] 첫째, IGC 설계를 위한 비엄격한 피드백 형식을 갖는 비선형 및 불확실성 상태 방정식은 스트랩 다운 디커플링 전략을 사용하여 유도됩니다. [13] 엄격한 피드백 형태를 갖는 유연한 관절 매니퓰레이터 시스템의 상태 공간 모델을 목표로 하는 시스템의 H∞ 추적 제어기는 백스테핑 방법, 강력한 H∞ 제어 이론 및 Lyapunov 안정성 이론을 기반으로 설계되었습니다. [14] 이 논문은 비엄격 피드백 형태의 시변 지연을 갖는 단일 입력 및 단일 출력 비선형 시스템 클래스에 대한 퍼지 적응형 실용적인 유한 시간 출력 피드백 제어 문제에 초점을 맞춥니다. [15] nan [16] nan [17] nan [18] nan [19] nan [20] nan [21] nan [22] nan [23] nan [24] nan [25] nan [26] nan [27] nan [28] nan [29] nan [30] 이 논문에서는 알 수 없는 액츄에이터 고장이 있는 불확실한 비선형 분수 차수 엄격한 피드백 양식 시스템에 대한 적응 분수 제어 설계를 설정합니다. [31] nan [32] nan [33] nan [34] nan [35] nan [36] nan [37] nan [38] nan [39]
strict feedback system 엄격한 피드백 시스템
In this paper, the adaptive event-triggered output regulation problem for the parametric strict feedback system is addressed. [1] The backstepping control method is a recursive design procedure that links the choice of a control Lyapunov function with the design of a feedback controller and guarantees global asymptotic stability of strict feedback systems. [2] In this work, a backstepping controller design for fractional-order strict feedback systems is investigated and the neural network control method is used. [3] Considering the strict feedback systems with partial time-varying state constraints, we divide the special systems into constrained subsystems and unconstrained subsystems. [4] Thus, we study the finite-time fuzzy adaptive error constraint control problem for stochastic high-order nonlinear nonstrict feedback systems. [5] State constraints further increase the difficulty of controller design and stability analysis, especially for nonstrict feedback systems. [6] In this paper, an adaptive neural network (NN) constraint control method is studied for a class of uncertain nonlinear nonstrict feedback systems with state constraints. [7] This paper investigates the reinforcement learning control design problem via multi-gradient recursive (MGR) for a general class of strict feedback systems. [8] This paper considers the adaptive fuzzy finite-time tracking control for a class of uncertain stochastic nonlinear non-strict feedback systems with input saturation. [9] This article addresses the finite-time tracking control for multi-input and multi-output (MIMO) nonlinear nonstrict feedback systems with actuator faults and saturations. [10] This article investigates the problem of finite-time fuzzy adaptive event-triggered control design for stochastic nonlinear nonstrict feedback systems with unmodeled dynamics. [11] In this paper a strict feedback system with time-varying full-state constraints is studied. [12] ABSTRACT In this paper, an adaptive fuzzy event-triggered output feedback control scheme is studied for a class of non-strict feedback systems with tracking error constrained and unknown dead-zone. [13] This article investigates the adaptive fuzzy control algorithm for a class of large-scale switched fractional-order nonlinear nonstrict feedback systems. [14] Since existing results about fixed-time stabilization are only applied to strict feedback systems, this paper investigates the nonsingular fixed-time stabilization of more general high-order nonlinear systems. [15] This paper mainly investigates the problem of event-triggered output feedback control for a class of strict feedback systems that satisfies a prescribed performance. [16] This paper proposes an adaptive fuzzy output feedback control approach based on nonlinear tracking differentiator for a class of strict feedback systems with input saturation, unknown nonlinear functions and unmeasurable states. [17] This paper investigates an observer-based neuro-adaptive prescribed performance control scheme for nonstrict feedback systems with consideration of unmeasurable states and expected output tracking performance constraint. [18] In this paper, an adaptive neural network controller is designed for non-strict feedback systems with full-state constraints. [19] We consider two classes of controllers for illustration of our ideas (i) a model reference NN adaptive controller for linear systems with matched uncertainty (ii) backstepping NN controller for strict feedback systems. [20] In the meanwhile, the proposed control scheme can be directly extended to a class of nonstrict feedback systems. [21] In this paper, we investigate the tracking control problem for a class of strict feedback systems with pregiven performance specifications as well as full-state constraints. [22] In this paper, the authors aim to address such a problem by considering controlling strict feedback systems with unknown actuator aging. [23] This paper investigates the finite-time adaptive fuzzy control problem for a class of multi-input and multi-output (MIMO) nonlinear nonstrict feedback systems. [24] ABSTRACT The distributed consensus output tracking problem is dealt with for a class of nonlinear semi-strict feedback systems in the presence of mismatched nonlinear uncertainties, external disturbances and uncertain nonlinear virtual control coefficients of the subsystems. [25] First of all, the considered plant is transferred into a strict feedback system on account of the implicit function theorem and mean value theorem. [26]이 논문에서는 파라메트릭 엄격한 피드백 시스템에 대한 적응형 이벤트 트리거 출력 레귤레이션 문제를 다룹니다. [1] 백스테핑 제어 방법은 제어 Lyapunov 기능의 선택을 피드백 컨트롤러의 설계와 연결하고 엄격한 피드백 시스템의 전역 점근적 안정성을 보장하는 재귀 설계 절차입니다. [2] 이 연구에서는 분수 차수 엄격 피드백 시스템을 위한 백스테핑 컨트롤러 설계를 조사하고 신경망 제어 방법을 사용합니다. [3] 부분적인 시변 상태 제약이 있는 엄격한 피드백 시스템을 고려하여 특수 시스템을 제약이 있는 하위 시스템과 제약이 없는 하위 시스템으로 나눕니다. [4] 따라서 확률적 고차 비선형 비엄격 피드백 시스템에 대한 유한 시간 퍼지 적응 오류 제약 제어 문제를 연구합니다. [5] 상태 제약은 특히 비엄격 피드백 시스템의 경우 컨트롤러 설계 및 안정성 분석의 어려움을 더욱 증가시킵니다. [6] 이 논문에서는 상태 제약이 있는 불확실한 비선형 비엄격 피드백 시스템 클래스에 대한 적응 신경망(NN) 제약 제어 방법을 연구합니다. [7] 이 논문은 엄격한 피드백 시스템의 일반 클래스에 대한 다중 기울기 재귀(MGR)를 통한 강화 학습 제어 설계 문제를 조사합니다. [8] 이 논문은 입력 포화가 있는 불확실한 확률론적 비선형 비엄격 피드백 시스템 클래스에 대한 적응형 퍼지 유한 시간 추적 제어를 고려합니다. [9] 이 기사에서는 액추에이터 결함 및 포화가 있는 MIMO(다중 입력 및 다중 출력) 비선형 비엄격 피드백 시스템에 대한 유한 시간 추적 제어를 다룹니다. [10] 이 기사에서는 모델링되지 않은 역학을 사용하는 확률적 비선형 비엄격 피드백 시스템에 대한 유한 시간 퍼지 적응 이벤트 트리거 제어 설계의 문제를 조사합니다. [11] 이 문서에서는 시간에 따라 변하는 전체 상태 제약 조건이 있는 엄격한 피드백 시스템을 연구합니다. [12] 요약 이 논문에서는 추적 오류가 제한되고 알 수 없는 데드존이 있는 비엄격한 피드백 시스템 클래스에 대한 적응형 퍼지 이벤트 트리거 출력 피드백 제어 방식을 연구합니다. [13] 이 기사에서는 대규모 스위치 분수 차수 비선형 비엄격 피드백 시스템 클래스에 대한 적응형 퍼지 제어 알고리즘을 조사합니다. [14] 고정 시간 안정화에 대한 기존 결과는 엄격한 피드백 시스템에만 적용되므로 본 논문에서는 보다 일반적인 고차 비선형 시스템의 비특이 고정 시간 안정화를 조사합니다. [15] 이 논문은 규정된 성능을 만족하는 엄격한 피드백 시스템 클래스에 대한 이벤트 트리거 출력 피드백 제어의 문제를 주로 조사합니다. [16] 이 논문은 입력 포화, 알려지지 않은 비선형 함수 및 측정 불가능한 상태를 가진 엄격한 피드백 시스템 클래스에 대한 비선형 추적 미분기에 기반한 적응형 퍼지 출력 피드백 제어 접근 방식을 제안합니다. [17] nan [18] nan [19] nan [20] nan [21] nan [22] nan [23] nan [24] nan [25] nan [26]