Zobrazeno 1 - 10
of 111
pro vyhledávání: '"fuzzy neural network control"'
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 160299-160314 (2024)
Compliant manipulators with variable stiffness actuation systems are crucial for safety in physical human-robot interactions, improving performance during unexpected collisions. However, their inherent compliance poses motion control challenges, espe
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/eaeaf03a58744471911cd80e3875fad9
Autor:
Takialddin Al Smadi, Ahmed Handam, Khalaf S Gaeid, Adnan Al-Smadi, Yaseen Al-Husban, Al smadi Khalid
Publikováno v:
Results in Control and Optimization, Vol 14, Iss , Pp 100343- (2024)
Renewable energy systems, such as photovoltaic (PV) systems, have become increasingly significant in response to the pressing concerns of climate change and the imperative to mitigate carbon emissions. When static converters are used in solar power s
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a3052bd8b1644ecca6338024343fd95c
Publikováno v:
Agriculture, Vol 14, Iss 6, p 811 (2024)
In view of the typical requirements of large high-clearance sprayers, such as those operating in poor road conditions for farmland plant protection and at high operation speeds, reducing the vibration of sprayer suspension systems has become a resear
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4b123f0815e344ef8e551f46f4eea63c
Publikováno v:
Results in Control and Optimization, Vol 13, Iss , Pp 100301- (2023)
This study addresses the challenge of speed control in permanent magnet synchronous motors (PMSMs), particularly in complex industrial applications. The research investigates the control of rotor speed in an electric-traction drive scenario. The setu
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8da8ee3d947f4d1fa078aaca58ba856a
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 42396-42403 (2022)
This study develops an adaptive Super-Twisting sliding mode control (STSMC) approach using an output feedback fuzzy neural network (OFFNN) for dynamic systems. The OFFNN approximator is designed to approach the model uncertainty, and a signal feedbac
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/68b581b3201d4600a8ef4f88e5178597
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 7, Pp 9704-9713 (2019)
A robust adaptive fuzzy neural network control (RAFNNC) algorithm is proposed based on a generalized dynamic fuzzy neural network (GDFNN), proportion-integral-differential (PID), and improved bacterial foraging optimization (BFO) algorithm, for headi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d83d8bdd7eb14481a76316edf0c35b36