Neural network based adaptive output feedback augmentation of existing controllers

Nakwan Kim; Anthony J. Calise

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Neural network based adaptive output feedback augmentation of existing controllers

机译：基于神经网络的现有控制器的自适应输出反馈增强

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This paper describes an approach for augmenting a linear controller with a neural network based adaptive element in output feedback setting. The approach is applicable to non-affine nonlinear systems with parametric uncertainty and unmodeled dynamics. Stability of the adaptive control system is ensured using Lyapunov direct method. A numerical example of guided munitions illustrates the efficacy of the approach.

机译：本文介绍了一种在输出反馈设置中使用基于神经网络的自适应元素来增强线性控制器的方法。该方法适用于具有参数不确定性和未建模动力学的非仿射非线性系统。使用Lyapunov直接方法可确保自适应控制系统的稳定性。数值实例表明了制导弹药的有效性。

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来源
《Aerospace science and technology》 |2008年第3期|p.248-255|共8页
作者
Nakwan Kim; Anthony J. Calise;
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作者单位

Chungnam National University, Department of Aerospace Engineering, 220 Gung-dong, Yuseong-gu, Daejeon 305-764, South Korea;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类航空、航天;
关键词
adaptive control; neural network; output feedback; guided munitionso;

机译：自适应控制;神经网络;输出反馈;制导武器;

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