웨이브렛 신경회로망을 이용한 비선형 시스템의 안정한 직접 적응 제어 = Stable Direct Adaptive Control of Nonlinear Systems Using Wavelet Network
이 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 상용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 비선형 시스템 제어에 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기를 설정하는 방법은 먼저 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동을 구하고, 다음에 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 연결 강도를 조절하는 것이다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 불안정한 비선형 시스템인 역 진자 시스템을 제어하는 데 적용한다.
In this paper, we deal with the problem of controlling an unknown nonlinear dynamical system, using wavelet network. Accurate control of the nonlinear systems depends critically on the accuracy and efficiency of the function approximator used to approximate the function. Thus, we use wavelet network which shows high capability of approximating the functions and includes the free-selection of the basis functions for the control of the nonlinear system. The method of constructing an initial adaptive wavelet network controller is that we find the dilation and translation that are wavelet network parameters by analyzing the time-frequency characteristics of the controller's input, and then, the weight is adjusted by the adaptive law based on the Lyapunov stability theory. We apply this direct adaptive wavelet network controller to control the inverted pendulum system which is an unstable system.
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