A sliding mode control using fuzzy-neural hierarchical multi-model identifier

Ieroham Baruch, Jose Luis O. Guzman, Carlos Roman Mariaca-Gaspar, Rosalba Galvan Guerra

Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congresoCapítulorevisión exhaustiva

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Resumen

A Recurrent Trainable Neural Network (RTNN) with a two layer canonical architecture learned by a dynamic Backpropagation learning algorithm is incorporated in a Hierarchical Fuzzy-Neural Multi-Model (HFNMM) identifier, combining the fuzzy model flexibility with the learning abilities of the RTNNs. The local and global features of the proposed HFNMM identifier are implemented by a Hierarchical Sliding Mode Controller (HSMC). The proposed HSMC scheme is applied for 1-DOF mechanical plant with friction control, where the obtained comparative results show that the HSMC with a HFNMM identifier outperforms the SMC with a single RTNN identifier.

Idioma originalInglés
Título de la publicación alojadaTheoretical Advances and Applications of Fuzzy Logic and Soft Computing
EditoresOscar Castillo, Patricia Melin, Oscar Montiel Ross, Roberto Sepulveda Cruz, Witold Pedrycz, Janusz Kacprzyk
Páginas762-771
Número de páginas10
DOI
EstadoPublicada - 2007
Publicado de forma externa

Serie de la publicación

NombreAdvances in Soft Computing
Volumen42
ISSN (versión impresa)1615-3871
ISSN (versión digital)1860-0794

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'A sliding mode control using fuzzy-neural hierarchical multi-model identifier'. En conjunto forman una huella única.

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