Strict Feedback Form(엄격한 피드백 양식)란 무엇입니까?
Strict Feedback Form 엄격한 피드백 양식 - In this paper, the adaptive prescribed performance tracking control of nonlinear asymmetric input saturated systems in strict-feedback form is addressed under the consideration of model uncertainties and external disturbances. [1] This article investigates the issue of neuro-fuzzy-based adaptive dynamic surface control (DSC) for uncertain fractional-order (FO) nonlinear systems in strict-feedback form where input constraint is considered in the systems. [2] In this article, an observer-based fuzzy adaptive inverse optimal output feedback control problem is studied for a class of nonlinear systems in strict-feedback form. [3] This paper solves the fault-tolerant control (FTC) problem of uncertain nonlinear systems in nonstrict-feedback form. [4] The difficulty of control design is to use the state observer to estimate unmeasurable states for nonstrict-feedback form in the fixed-time convergence setting. [5] In our proposed design procedure, the structural feature of Gaussian functions is utilized to conquer the obstruction of nonstrict-feedback form. [6] Specifically, by utilizing coordinate transformation and Euler approximation, the discrete strict-feedback form is obtained, and the backstepping technique can be applied. [7] This paper examines the adaptive control of high-order nonlinear systems with strict-feedback form. [8] Moreover, the attitude dynamics are in the strict-feedback form; thus the incremental backstepping sliding mode control is applied. [9] Moreover, the attitude dynamics are in the strict-feedback form; thus the incremental backstepping sliding mode control is applied. [10] The dynamics of each following agent is unknown, obeying a strict-feedback form. [11] In this paper, the dynamic event-triggered tracking control issue is studied for a class of unknown stochastic nonlinear systems with strict-feedback form. [12] The method is capable of dealing with nonlinear stochastic systems in strict-feedback form with any unknown dynamics. [13] In this article, a robust adaptive learning control strategy for uncertain single-input–single-output systems in strict-feedback form and controllability canonical form (CCF) is studied. [14] Combining neural networks technology, graph theory, fast finite-time control theory and backstepping recursive design scheme, the uncertainties and non-strict-feedback form are considered to propose a distributed adaptive FTC protocol which can guarantee tracking error reaching a region in finite time. [15] This paper investigates the distributed containment maneuvering problem for uncertain nonlinear multiagent systems in multiple-input multiple-output (MIMO) strict-feedback form. [16] This paper is concerned with the problem of adaptive event-triggered tracking control for a class of uncertain stochastic nonlinear systems in strict-feedback form. [17] This paper addresses the fixed-time adaptive fuzzy control problem for a class of uncertain non-linear systems in non-strict-feedback form. [18] The considered dynamics are accompanied by the uncertain strict-feedback form, actuator faults and unknown disturbances. [19] The radial basis function (RBF) NNs are used to deal with the algebraic loop problem from the nonstrict-feedback formation based on the approximation structure. [20] By transforming the plant to the pseudo-strict-feedback form that has affine appearance of state variables to be used as the virtual controls, it circumvents the implicit algebraic control equation arising from applying the traditional backstepping method and avoids the introduction of dynamics for virtual controls as Zhang et al. [21] New control procedures for finite-time stabilization of discrete-time nonlinear systems in the strict-feedback form are proposed. [22] The approach is more general than methods based on feedback linearization or backstepping as it does not require invertibility or the system be in strict-feedback form. [23] Initially, the traditional backstepping controller is designed for a generalized nonlinear plant in strict-feedback form that is subsequently extended to the ETC. [24] Each agent is considered in a non-affine nonstrict-feedback form under input saturation and output constraint which contains unknown dynamics and external disturbances. [25] In this article, an adaptive fuzzy output-feedback tracking control scheme is proposed for a class of single-input and single-output uncertain switched nonlinear systems in nonstrict-feedback form with prescribed performance and arbitrary switching. [26] In this paper, the tracking control problem is researched for nonlinear systems in the presence of the uncertain smooth functions, the strict-feedback form, input delay and input dead-zone. [27] In this article, the problem of robust tracking control is investigated for a class of discrete-time switched nonlinear uncertain system in strict-feedback form, and a novel robust neural tracking control scheme through backstepping technique is proposed for the first time. [28] This paper proposes a novel distributed optimal backstepping control method for a class of nonlinear multi-agent systems in strict-feedback form with output constraints. [29] 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. [30] 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. [31] 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. [32] Firstly, velocity and altitude subsystems in the strict feedback formulations are obtained by decomposing the longitudinal dynamics of flexible air-breathing hypersonic vehicle, while uncertainties with regard to flexible effects, aerodynamic parameter uncertainties, modeling errors, and external disturbances are formed as the lumped disturbances which are excellently estimated by the proposed adaptive neural network disturbance observer with the adaptive regulation laws of weight matrices. [33] The construction applies to Luenberger observers and high-gain observers for plants in strict feedback form. [34] 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. [35] The controlled system is in a non-strict feedback form. [36] The backstepping technology is employed as the main control framework since the ship course can be modeled in the strict feedback form. [37] 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). [38] This paper investigates a finite-time control problem of nonlinear quantized systems with actuator dead-zone in a non-strict feedback form. [39] Each agent is in the strict feedback form with nonlinear functions in drift and diffusion terms and admitting time-varying incremental rates. [40] By introducing appropriate coordinate transform, it is shown that the error dynamics of AUVs can be arranged in the strict feedback form. [41] The radial basis function neural networks are employed to cope with the unknown non-linearities caused by the non-linear non-strict feedback form. [42] 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. [43] Each follower agent is described by a high-order nonlinear dynamics in strict feedback form with input constraints. [44] Firstly, the dynamic model of GSP is transformed into a strict feedback formulation by designed FD to facilitate the backstepping control system. [45] 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. [46] First, the Euler-Lagrange model of the general form of UMSs is transformed into block-strict feedback form. [47] Unlike previous results, the studied systems are not necessarily feedback linearizable nor in a strict feedback form. [48] 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. [49] Since surface vessel systems are modeled by second-order dynamic in strict feedback form, backstepping is an ideal technique for finishing the tracking task. [50]본 논문에서는 엄격한 피드백 형태의 비선형 비대칭 입력 포화 시스템의 적응형 규정 성능 추적 제어를 모델 불확실성과 외부 교란을 고려하여 다룬다. [1] 이 기사에서는 시스템에서 입력 제약이 고려되는 엄격한 피드백 형식의 불확실한 분수 차수(FO) 비선형 시스템에 대한 신경 퍼지 기반 적응 동적 표면 제어(DSC) 문제를 조사합니다. [2] 이 기사에서는 엄격한 피드백 형식의 비선형 시스템 클래스에 대해 관찰자 기반 퍼지 적응 역 최적 출력 피드백 제어 문제를 연구합니다. [3] 이 논문은 비엄격 피드백 형태의 불확실한 비선형 시스템의 결함 허용 제어(FTC) 문제를 해결합니다. [4] 제어 설계의 어려움은 고정 시간 수렴 설정에서 비엄격 피드백 형식에 대해 상태 관찰자를 사용하여 측정할 수 없는 상태를 추정하는 것입니다. [5] 제안된 설계 절차에서는 가우스 함수의 구조적 특징을 활용하여 비엄격 피드백 형식의 장애를 극복합니다. [6] 구체적으로, 좌표 변환과 오일러 근사를 이용하여 이산 엄밀 피드백 형태를 얻고 백스테핑 기법을 적용할 수 있다. [7] 이 논문은 엄격한 피드백 형태의 고차 비선형 시스템의 적응 제어를 조사합니다. [8] 더욱이 태도 역학은 엄격한 피드백 형식입니다. 따라서 증분 백스테핑 슬라이딩 모드 제어가 적용됩니다. [9] 더욱이 태도 역학은 엄격한 피드백 형식입니다. 따라서 증분 백스테핑 슬라이딩 모드 제어가 적용됩니다. [10] 엄격한 피드백 형식을 따르는 각 후속 에이전트의 역학은 알려져 있지 않습니다. [11] 이 논문에서는 엄격한 피드백 형식을 가진 미지의 확률론적 비선형 시스템 클래스에 대한 동적 이벤트 트리거 추적 제어 문제를 연구합니다. [12] 이 방법은 알려지지 않은 역학과 함께 엄격한 피드백 형식의 비선형 확률 시스템을 처리할 수 있습니다. [13] 이 기사에서는 엄격한 피드백 형식과 CCF(controllability canonical form)의 불확실한 단일 입력-단일 출력 시스템에 대한 강력한 적응형 학습 제어 전략을 연구합니다. [14] 신경망 기술, 그래프 이론, 고속 유한 시간 제어 이론 및 백스테핑 재귀 설계 방식을 결합하여 불확실성과 비엄격 피드백 형식을 고려하여 유한 시간에 영역에 도달하는 추적 오류를 보장할 수 있는 분산 적응 FTC 프로토콜을 제안합니다. [15] 이 문서는 다중 입력 다중 출력(MIMO) 엄격한 피드백 형식의 불확실한 비선형 다중 에이전트 시스템에 대한 분산 격리 기동 문제를 조사합니다. [16] 이 논문은 엄격한 피드백 형식의 불확실한 확률론적 비선형 시스템 클래스에 대한 적응형 이벤트 트리거 추적 제어 문제에 관한 것입니다. [17] 이 논문은 non-strict-feedback 형식의 불확실한 비선형 시스템 클래스에 대한 고정 시간 적응 퍼지 제어 문제를 해결합니다. [18] 고려된 역학에는 불확실한 엄격한 피드백 형식, 액추에이터 결함 및 알려지지 않은 교란이 수반됩니다. [19] 방사형 기저 함수(RBF) NN은 근사 구조를 기반으로 하는 비엄격 피드백 형성의 대수 루프 문제를 처리하는 데 사용됩니다. [20] 플랜트를 가상 제어로 사용할 상태 변수의 유사 모양을 갖는 유사 엄격한 피드백 형식으로 변환함으로써 기존의 백스테핑 방법을 적용하여 발생하는 암시적 대수 제어 방정식을 우회하고 가상 제어에 대한 역학의 도입을 방지합니다. Zhang et al. [21] 엄격한 피드백 형식의 이산 시간 비선형 시스템의 유한 시간 안정화를 위한 새로운 제어 절차가 제안됩니다. [22] 이 접근 방식은 가역성이 필요하지 않거나 시스템이 엄격한 피드백 형식이기 때문에 피드백 선형화 또는 백스테핑을 기반으로 하는 방법보다 더 일반적입니다. [23] 초기에 기존의 백스테핑 컨트롤러는 이후 ETC로 확장되는 엄격한 피드백 형식의 일반화된 비선형 플랜트용으로 설계되었습니다. [24] 각 에이전트는 알 수 없는 역학 및 외부 교란을 포함하는 입력 포화 및 출력 제약 조건에서 non-affine nonstrict-feedback 형식으로 고려됩니다. [25] 이 기사에서는 규정된 성능과 임의 스위칭을 갖는 비엄격 피드백 형태의 단일 입력 및 단일 출력 불확실 스위칭 비선형 시스템 클래스에 대한 적응형 퍼지 출력 피드백 추적 제어 방식을 제안합니다. [26] 본 논문에서는 불확실한 평활 함수, 엄격한 피드백 형식, 입력 지연 및 입력 데드존이 존재하는 비선형 시스템에 대한 추적 제어 문제를 연구합니다. [27] 이 논문에서는 엄밀한 피드백 형태의 이산시간 전환 비선형 불확실 시스템의 클래스에 대한 강건한 추적 제어의 문제를 조사하고 백스테핑 기술을 통한 새로운 강건한 신경 추적 제어 방식을 처음으로 제안합니다. [28] 이 논문은 출력 제약이 있는 엄격한 피드백 형식의 비선형 다중 에이전트 시스템 클래스에 대한 새로운 분산 최적 백스테핑 제어 방법을 제안합니다. [29] 엄격한 피드백 형태를 갖는 유연한 관절 조작기 시스템의 상태 공간 모델을 목표로 하여 시스템의 H∞ 추적 제어기는 백스테핑 방법, 강력한 H∞ 제어 이론 및 Lyapunov 안정성 이론을 기반으로 설계되었습니다. [30] 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. [31] 본 논문은 역학이 엄격한 피드백 형태이고 Lipschitz 조건을 만족하는 고차 비선형 다중 에이전트 시스템에 대한 이벤트 기반 리더 추종 합의 문제를 조사합니다. [32] 첫째, 엄격한 피드백 공식에서 속도 및 고도 하위 시스템은 유연한 공기 호흡 극초음속 차량의 길이 방향 역학을 분해하여 얻은 반면 유연한 효과에 대한 불확실성, 공기 역학적 매개 변수 불확실성, 모델링 오류 및 외부 교란은 집중 교란으로 형성됩니다. 이는 가중치 행렬의 적응 조절 법칙을 사용하여 제안된 적응 신경망 교란 관찰자에 의해 훌륭하게 추정되었습니다. [33] 이 구성은 엄격한 피드백 형식의 식물에 대한 Luenberger 관찰자와 고이득 관찰자에게 적용됩니다. [34] 첫째, IGC 설계 모델은 시스템 상태를 모두 측정할 수 있도록 받음각 대신 시스템 상태로 정상 과부하를 선택하는 엄격한 피드백 형식으로 혁신적으로 수립되었습니다. [35] 제어 시스템은 엄격하지 않은 피드백 형식입니다. [36] 배의 항로를 엄격한 피드백 형식으로 모델링할 수 있기 때문에 백스테핑 기술이 주요 제어 프레임워크로 사용됩니다. [37] 첫째, AHV-VGI의 종방향 모델을 엄격한 피드백 형태로 변환하고 병진 카울(EDTC)의 연신 거리가 다른 다중 비선형 공기 역학 모델을 구축합니다. [38] 이 논문은 비엄격 피드백 형태의 액츄에이터 데드존이 있는 비선형 양자화 시스템의 유한 시간 제어 문제를 조사합니다. [39] 각 에이전트는 드리프트 및 확산 조건에서 비선형 함수를 사용하고 시간에 따라 변하는 증분 속도를 허용하는 엄격한 피드백 형식입니다. [40] 적절한 좌표 변환을 도입함으로써 AUV의 오차 역학이 엄격한 피드백 형식으로 배열될 수 있음을 보여줍니다. [41] 방사형 기저 함수 신경망은 비선형 비엄격 피드백 형태로 인한 알려지지 않은 비선형성에 대처하기 위해 사용됩니다. [42] 본 논문에서는 퍼지 데드존과 임의 스위칭이 있는 비엄격 피드백 형태의 고차 스위칭 비선형 시스템 클래스에 대한 관찰자 기반 적응 제어 문제를 조사합니다. [43] 각 추종자 에이전트는 입력 제약 조건이 있는 엄격한 피드백 형식의 고차 비선형 역학으로 설명됩니다. [44] 첫째, GSP의 동적 모델은 백스테핑 제어 시스템을 용이하게 하기 위해 설계된 FD에 의해 엄격한 피드백 공식으로 변환됩니다. [45] 이 논문은 엄격한 피드백 형태의 단일 입력 및 단일 출력 비선형 시스템 클래스에 대한 적응형 퍼지 출력 피드백 내결함성 최적 제어 문제를 조사합니다. [46] 첫째, 일반적인 UMS 형태의 오일러-라그랑주 모델을 블록 엄격한 피드백 형태로 변환한다. [47] 이전 결과와 달리 연구된 시스템은 피드백을 선형화할 필요도 없고 엄격한 피드백 형식일 필요도 없습니다. [48] 이 논문은 샘플링된 데이터 제어를 통한 비동기 스위칭 하에서 비엄격 피드백 형태의 스위칭된 비선형 시스템 클래스에 대한 출력 피드백 안정화 문제에 초점을 맞춥니다. [49] 수상 선박 시스템은 엄격한 피드백 형식의 2차 역학에 의해 모델링되므로 백스테핑은 추적 작업을 완료하는 데 이상적인 기술입니다. [50]