Neural network control of nonlinear objects
PBN-AR
Instytucja
Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki (Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie)
Książka
Tytuł książki
ICCC 2016 [Dokument elektroniczny]. 17\textsuperscript{th} International Carpathian Control Conference : Tatranská Lomnica, Slovak Republic, May 29–June 1, 2016
Data publikacji
2016
ISBN
978-1-4673-8606-7
Wydawca
IEEE
Publikacja
Główny język publikacji
EN
Tytuł rozdziału
Neural network control of nonlinear objects
Rok publikacji
2016
Strony (od-do)
517--522
Numer rozdziału
Link do pełnego tekstu
Liczba arkuszy
0.42
Hasło encyklopedyczne
Autorzy
Słowa kluczowe
EN
artificial neural networks
mathematical model
nonlinear object
adaptive control
rehabilitation robot manipulator
Konferencja
Indeksowana w Scopus
tak
Indeksowana w Web of Science Core Collection
tak
Liczba cytowań z Web of Science Core Collection
Nazwa konferencji (skrócona)
ICCC 2016
Nazwa konferencji
17th International Carpathian Control Conference
Początek konferencji
2016-05-29
Koniec konferencji
2016-06-01
Lokalizacja konferencji
Tatranska Lomnica
Kraj konferencji
SK
Lista innych baz czasopism i abstraktów w których była indeksowana
INSPEC
Streszczenia
Język
EN
Treść
The subject of the conducted research was to develop an advanced algorithm for controlling a rehabilitation manipulator. The concept is a difficult one considering the tasks given to such systems. Seeing as the manipulator is a prototype devised for rehabilitation purposes, the correct functioning of the control system is required for varying load of the robot arm, that is it has been assumed that the manipulator will be used for people with various physical build and a varying degree of physical limitations. Due to the nonlinear character of the object, serious difficulty arises when it comes to devising a satisfactory control system based on traditional solutions. The above-mentioned problems suggest employing adaptive control. In the present case, the concept was extended by using artificial neural networks in the adaptive system of parameters of the manipulator's mathematical model. In the end a system of controllers was arrived at, which thanks to the features of artificial neural networks, and in particular thanks to the possibility of approximating nonlinear functions, carries out the set trajectory in a correct way. The paper contains the numerical solution of the presented problem.
Cechy publikacji
chapter-in-a-book
peer-reviewed
Inne
System-identifier
idp:101149
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych