Lyapunov stability criterion based neural inverse tracking for unknown dynamic plants

Muhammad Saleheen Aftab, Muhammad Shafiq, Hasan Yousef

نتاج البحث: Conference contribution

6 اقتباسات (Scopus)

ملخص

This paper presents a Lyapunov function based neural network tracking control strategy for single-input-single-output nonlinear dynamic systems. The proposed architecture is composed of two feed-forward neural networks operating as controller and estimator in a unified framework. The network parameters are tuned online with a Lyapunov function based backpropagation learning algorithm. The closed-loop error convergence and stability are analyzed with Lyapunov stability theory. Two simulation case studies are included that successfully validate the proposed controller performance.

اللغة الأصليةEnglish
عنوان منشور المضيف2015 IEEE International Conference on Industrial Technology, ICIT 2015
ناشرInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
الصفحات321-325
عدد الصفحات5
طبعةJune
رقم المعيار الدولي للكتب (الإلكتروني)9781479978007
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرPublished - يونيو 16 2015
الحدث2015 IEEE International Conference on Industrial Technology, ICIT 2015 - Seville, Spain
المدة: مارس ١٧ ٢٠١٥مارس ١٩ ٢٠١٥

سلسلة المنشورات

الاسمProceedings of the IEEE International Conference on Industrial Technology
الرقمJune
مستوى الصوت2015-June

Other

Other2015 IEEE International Conference on Industrial Technology, ICIT 2015
الدولة/الإقليمSpain
المدينةSeville
المدة٣/١٧/١٥٣/١٩/١٥

ASJC Scopus subject areas

  • ???subjectarea.asjc.1700.1706???
  • ???subjectarea.asjc.2200.2208???

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Lyapunov stability criterion based neural inverse tracking for unknown dynamic plants'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا