TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: "Research Article Neural Network Adaptive Control for Discrete-Time Nonlinear Nonnegative Dynamical Systems"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Neural Network Adaptive Control for Discrete-Time Nonlinear Nonnegative Dynamical Systems | Hindawi Publishing Corporation Advances in Difference Equations Volume 2008 Article ID 868425 29 pages doi 2008 868425 Research Article Neural Network Adaptive Control for Discrete-Time Nonlinear Nonnegative Dynamical Systems Wassim M. Haddad 1 VijaySekhar Chellaboina 2 Qing Hui 1 and Tomohisa Hayakawa3 1 School of Aerospace Engineering Georgia Institute of Technology Atlanta GA 30332-0150 USA 2 Department of Mechanical and Aerospace Engineering University of Tennessee Knoxville tN 37996-2210 USA 3 Department of Mechanical and Environmental Informatics MEI Tokyo Institute of Technology O okayama Tokyo 152-8552 Japan Correspondence should be addressed to W. M. Haddad Received 27 January 2008 Accepted 8 April 2008 Recommended by John Graef Nonnegative and compartmental dynamical system models are derived from mass and energy balance considerations that involve dynamic states whose values are nonnegative. These models are widespread in engineering and life sciences and they typically involve the exchange of nonnegative quantities between subsystems or compartments wherein each compartment is assumed to be kinetically homogeneous. In this paper we develop a neuroadaptive control framework for adaptive set-point regulation of discrete-time nonlinear uncertain nonnegative and compartmental systems. The proposed framework is Lyapunov-based and guarantees ultimate boundedness of the error signals corresponding to the physical system states and the neural network weighting gains. In addition the neuroadaptive controller guarantees that the physical system states remain in the nonnegative orthant of the state space for nonnegative initial conditions. Copyright 2008 Wassim M. Haddad et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. 1. Introduction Neural networks have .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.