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이산시간 2차원 학습 신경망 알고리즘을 이용한 전기$cdot$유압 서보시스팀의 제어
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  • 이산시간 2차원 학습 신경망 알고리즘을 이용한 전기$cdot$유압 서보시스팀의 제어
저자명
곽동훈,조규승,정봉호,이진걸
간행물명
한국정밀공학회지
권/호정보
2003년|20권 6호|pp.62-70 (9 pages)
발행정보
한국정밀공학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

This paper deals with a approximation and tracking control of hydraulic servo system using a real time recurrent neural networks (RTRN) with 2-dimensional iterative learning rule. And it was driven that 2-dimensional iterative learning rule in discrete time. In order to control the trajectory of position, two RTRN with same network architecture were used. Simulation results show that two RTRN using 2-D learning algorithm is able to approximate the plant output and desired trajectory to a very high degree of a accuracy respectively and the control algorithm using two same RTRN was very effective to control trajectory tracking of electro-hydraulic servo system.