Strict Feedback Systems(엄격한 피드백 시스템)란 무엇입니까?
Strict Feedback Systems 엄격한 피드백 시스템 - In this paper, an event-triggered distributed이 논문에서 이벤트 트리거 분산 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${ {\mathcal {H}}_{\infty }}$ </tex-math></inline- 공식> 제한된 제어 알고리즘은 제한된 입력과 외부 교란이 있는 물리적으로 상호 연결된 대규모 부분적으로 알려지지 않은 엄격한 피드백 시스템을 위해 설계되었습니다. [1] 알 수 없는 양자화 매개변수와 교란이 있는 엄격한 피드백 시스템의 오류/상태 제약을 처리하기 위해 깔때기 변수와 신경망(NN)에 기반한 적응 제어 전략이 제안됩니다. [2] 이 기사는 물리적 플랜트가 비선형 엄격한 피드백 시스템으로 모델링된 사이버-물리 시스템(CPS)에 대한 보안 상태 추정 문제에 중점을 둡니다. [3] 이 논문에서는 백스테핑 기법과 빠른 유한 시간 안정 이론을 사용하여 불확실한 비선형 엄격한 피드백 시스템 클래스에 대한 적응형 빠른 유한 시간 추적 제어 문제를 조사합니다. [4] 이 백서는 모델링되지 않은 역학을 사용하는 분수 차수(FO) 비선형 대규모 엄격 피드백 시스템에 대한 분산 제어 문제를 해결합니다. [5] 고려된 엄격한 피드백 시스템은 알려지지 않은 비선형 함수와 측정 불가능한 상태를 포함하기 때문에 퍼지 논리 시스템(FLS)은 알려지지 않은 분수 차수 하위 시스템을 모델링하는 데 사용되며 퍼지 분산 상태 관찰자는 사용 불가능한 상태를 얻기 위해 설정됩니다. [6] 이 논문에서는 삼각형이 아닌 구조적 불확실성을 가진 파라메트릭 엄격한 피드백 시스템 클래스에 대해 두 가지 반 전역 적응 제어 방식을 제안합니다. [7] 불확실한 비선형 MIMO 엄격 피드백 시스템의 격리 기동을 위해 제안된 컨트롤러의 효율성을 보여주기 위해 해상 수상 차량의 대형 제어 애플리케이션이 제공됩니다. [8] 이 기사에서는 식별자가 보상을 목표로 하는 식별자-비평가-행위자 아키텍처의 강화 학습(RL) 전략을 사용하여 미지의 역학을 가진 확률론적 비선형 엄격 피드백 시스템 클래스에 대해 최적화된 백스테핑(OB) 제어 방식을 제안합니다. 미지의 역학에서 비평가는 제어 성능을 평가하고 배우에게 피드백을 제공하는 것을 목표로 하고 배우는 제어 동작을 수행하는 것을 목표로 합니다. [9] 이 기사에서는 비선형 비엄격 피드백 시스템의 추적 제어 문제를 고려합니다. [10] 이 논문은 모델링되지 않은 역학을 사용하는 비엄격 피드백 시스템의 적응형 퍼지 점근 양자화 추적 제어 문제를 연구합니다. [11] 모델 및 교란 불확실성에서 6-로터 UAV 시스템은 자세(내부 루프) 및 위치(외부 루프) 조절 시스템을 포함하여 2개의 비엄격 피드백 시스템으로 모델링됩니다. [12] 제어 방향이 알려지지 않고 여러 시간 지연이 있는 비엄격 피드백 시스템의 제어 문제를 조사합니다. [13] 이 기사는 불확실한 비선형성이 있는 엄격한 피드백 시스템을 위한 이벤트 기반 협업 설계에 중점을 둡니다. [14] 이 기사는 역학 불확실성에 영향을 받는 확률론적 비선형 엄격한 피드백 시스템 클래스에 대한 복합 학습 퍼지 제어를 조사합니다. [15] 이 논문은 구조화되지 않은 비선형성이 일치하지 않고 시간 지연이 알려지지 않은 고차 엄격 피드백 시스템에 대한 적응형 점근 추적 제어 문제를 조사합니다. [16] 본 논문에서는 기존의 1차 SFS(Strict-Feedback System)의 일반화된 형태를 먼저 제안하고, 일반화된 SFS를 HOFA 모델로 동등하게 변환하는 재귀적 해법을 제안한다. [17] 이 기사에서는 수렴 시간을 정량적으로 설계하고 오버슈트를 최소화할 수 있는 알려지지 않은 엄격한 피드백 시스템에 대한 새로운 정량적 PPC 전략을 제안합니다. [18] 이 논문은 액츄에이터 포화, 알려지지 않은 외부 교란, 액츄에이터 및 구성 요소와 관련된 오류를 포함하는 비선형 엄격한 피드백 시스템에 대한 내결함성 제어(FTC) 문제를 해결할 수 있는 새로운 전략을 조사합니다. [19] 이 기사에서는 동적 기능이 알려지지 않은 비선형 엄격 피드백 시스템 클래스를 위해 최적화된 백스테핑(OB) 기술을 기반으로 하는 제어 방식을 개발했습니다. [20] 추적 제어는 견고한 설계 및 학습 시스템을 갖춘 불확실한 엄격한 피드백 시스템 클래스에 대해 조사됩니다. [21] 이 논문은 규정된 성능을 만족하는 엄격한 피드백 시스템 클래스에 대한 이벤트 트리거 출력 피드백 제어의 문제를 주로 조사합니다. [22] 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. [23] 본 논문은 측정 불가능한 상태와 예상 출력 추적 성능 제약을 고려하여 비엄격 피드백 시스템에 대한 관찰자 기반 신경 적응 처방 성능 제어 방식을 조사합니다. [24] 이 논문에서 적응형 신경망 컨트롤러는 전체 상태 제약 조건이 있는 비엄격한 피드백 시스템을 위해 설계되었습니다. [25] 우리는 아이디어를 설명하기 위해 두 가지 클래스의 컨트롤러를 고려합니다. [26] 한편, 제안된 제어 방식은 엄격하지 않은 피드백 시스템의 클래스로 직접 확장될 수 있습니다. [27] 이 논문에서 우리는 완전한 상태 제약뿐만 아니라 미리 주어진 성능 사양을 가진 엄격한 피드백 시스템 클래스에 대한 추적 제어 문제를 조사합니다. [28] 이 논문은 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 비선형 비엄격 피드백 시스템 클래스에 대한 유한 시간 적응 퍼지 제어 문제를 조사합니다. [29] 요약 분산된 합의 출력 추적 문제는 불일치 비선형 불확실성, 외부 교란 및 하위 시스템의 불확실한 비선형 가상 제어 계수가 있는 비선형 준엄격 피드백 시스템 클래스에 대해 처리됩니다. [30]
adaptive neural network 적응 신경망
In this paper, the adaptive neural network (NN) control problem has been discussed for a family of uncertain nonstrict-feedback systems with input saturation. [1] Aiming at a class of switched uncertain nonlinear strict-feedback systems under the action of average dwell time switching signal, this paper proposes a novel adaptive neural network output feedback tracking control based on the consideration of the full state constraints. [2] This article addresses an adaptive neural network (NN) constraint control scheme for a class of fractional-order uncertain nonlinear nonstrict-feedback systems with full-state constraints and input saturation. [3] An adaptive neural networks (NN) backstepping optimized tracking learning control approach is presented for nonlinear strict-feedback systems with state constraints. [4]이 논문에서는 입력 포화가 있는 불확실한 nonstrict-feedback 시스템 제품군에 대한 적응형 신경망(NN) 제어 문제에 대해 논의했습니다. [1] 평균 체류 시간 스위칭 신호의 작용하에 스위칭된 불확실한 비선형 엄격한 피드백 시스템의 클래스를 목표로, 본 논문은 전체 상태 제약을 고려한 새로운 적응형 신경망 출력 피드백 추적 제어를 제안합니다. [2] 이 기사에서는 전체 상태 제약 조건 및 입력 포화가 있는 분수 차수의 불확실한 비선형 비엄격 피드백 시스템 클래스에 대한 적응형 신경망(NN) 제약 조건 제어 방식을 다룹니다. [3] 적응형 신경망(NN) 백스테핑 최적화된 추적 학습 제어 접근 방식은 상태 제약 조건이 있는 비선형 엄격한 피드백 시스템에 대해 제공됩니다. [4]
output feedback control 출력 피드백 제어
This article investigates adaptive output-feedback control problems for full-state constrained fractional order uncertain strict-feedback systems with unmeasured states and input saturation. [1] This article is concerned with the event-triggered output feedback control problem for a class of switched nonlinear strict-feedback systems subject to asymmetric input saturation. [2]이 기사에서는 측정되지 않은 상태와 입력 포화가 있는 전체 상태의 제한된 분수 차수의 불확실한 엄격한 피드백 시스템에 대한 적응형 출력 피드백 제어 문제를 조사합니다. [1] 이 기사는 비대칭 입력 포화에 영향을 받는 스위칭된 비선형 엄격 피드백 시스템 클래스에 대한 이벤트 트리거 출력 피드백 제어 문제에 관한 것입니다. [2]
adaptive fuzzy control 적응 퍼지 제어
In this article, finite-time-prescribed performance-based adaptive fuzzy control is considered for a class of strict-feedback systems in the presence of actuator faults and dynamic disturbances. [1] This article is aimed at developing a finite-time adaptive fuzzy control strategy for a class of nonlinear strict-feedback systems. [2]이 기사에서는 액츄에이터 결함 및 동적 교란이 있는 엄격한 피드백 시스템 클래스에 대해 유한 시간 규정 성능 기반 적응형 퍼지 제어를 고려합니다. [1] 이 기사는 비선형 엄격 피드백 시스템 클래스에 대한 유한 시간 적응 퍼지 제어 전략을 개발하는 것을 목표로 합니다. [2]
event triggered control 이벤트 트리거 제어
In this article, the leader-following consensus problem via the event-triggered control technique is studied for the nonlinear strict-feedback systems with unmeasurable states. [1]이 기사에서는 측정 불가능한 상태의 비선형 엄격 피드백 시스템에 대해 이벤트 트리거 제어 기술을 통한 리더 추종 합의 문제를 연구합니다. [1]
dynamic surface control 동적 표면 제어
An observer-based adaptive dynamic surface control (DSC) strategy is proposed for nonlinear nonstrict-feedback systems with time-varying disturbance, event-triggered mechanism, and actuator failures in this paper. [1]관찰자 기반 적응 동적 표면 제어(DSC) 전략은 이 문서에서 시변 교란, 이벤트 트리거 메커니즘 및 액추에이터 오류가 있는 비선형 비엄격 피드백 시스템에 대해 제안됩니다. [1]