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학술저널
저자정보
김현우 (전자부품연구원) 박장현 (한양대학교) 박상현 (전자부품연구원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제6호
발행연도
2018.6
수록면
473 - 481 (9page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2018.18.0040

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The servomechanism of the dual axis pan tilt system is used across a wide range of fields. Hence, it requires a robust controller that can control it under any circumstance. In this paper, a dynamic modeling of the dual axis pan tilt system is presented in a strict feedback form, and a backstepping controller is designed. Moreover, an adaptive backstepping controller is designed in a strict feedback form using error state-based radial basis function (RBF) neural networks (NN). The proposed controller prevent any unknown errors due to modeling errors, disturbances, uncertain parameters, or input saturation from undermining control performance. The activation function of the hidden layer was changed. As a result, minimum inputs decrease learning time, thereby allowing the fast estimation and compensation of unknown errors, improving the control performance by change activation function.

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 이론
III. RBF 신경망 적응 백스테핑 제어기
IV. 시뮬레이션을 위한 문제 생성
V. 시뮬레이션 결과
VI. 결론
REFERENCES

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