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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
손영익 (Myongji University) 임승철 (Myongji University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제70권 제12호
발행연도
2021.12
수록면
1,984 - 1,991 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2021.70.12.1984

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This paper presents an RBF neural network supervisory controller by combining the sliding mode control approach as a method to improve the control performance in the presence of a model uncertainty and external disturbances. Remarkably, the proposed method does not require the exact system model equations. In order to verify the performance of the proposed algorithm, computer simulations using two practical systems have been performed. In the first example a motor controller for a parallel index mechanism has been designed to achieve the desired constant speed in spite of large disturbances caused by the intermittently-rotating load. The proposed controller can successfully solve the second angle tracking problem of a classical inverted pendulum system with a sinusoidal reference against a time-varying disturbance.

목차

Abstract
1. 서론
2. RBF 신경망 제어기 설계
3. 모의실험
4. 결론
References

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