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오차 자기순환 신경회로망 기반 반능동 현가시스템 제어기 개발
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  • 오차 자기순환 신경회로망 기반 반능동 현가시스템 제어기 개발
  • The development of semi-active suspension controller based on error self recurrent neural networks
저자명
이창구,송광현,Lee. Chang-Goo,Song. Kwang-Hyun
간행물명
제어·자동화·시스템공학 논문지
권/호정보
1999년|5권 8호|pp.932-940 (9 pages)
발행정보
제어로봇시스템학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

In this paper, a new neural networks and neural network based sliding mode controller are proposed. The new neural networks are an mor self-recurrent neural networks which use a recursive least squares method for the fast on-line leammg. The error self-recurrent neural networks converge considerably last than the back-prollagation algorithm and have advantage oi bemg less affected by the poor initial weights and learning rate. The controller for suspension system is designed according to sliding mode technique based on new proposed neural networks. In order to adapt shding mode control mnethod, each frame dstance hetween ground and vehcle body is estimated md controller is designed according to estimated neural model. The neural networks based sliding mode controller approves good peiformance throllgh computer sirnulations.