Cooperative Adaptive Iterative Learning Fault-Tolerant Control Scheme for Multiple Subway Trains

In this article, a cooperative adaptive iterative learning fault-tolerant control (CAILFTC) algorithm with the radial basis function neural network (RBFNN) is proposed for multiple subway trains subject to the time-iteration-dependent actuator faults by using the multiple-point-mass dynamics model....

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on cybernetics Ročník 52; číslo 2; s. 1098 - 1111
Hlavní autoři:	Liu, Genfeng, Hou, Zhongsheng
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States IEEE 01.02.2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Actuators Adaptive control Adaptive iterative learning control (ILC) Algorithms Convergence cooperative control Fault tolerance Fault tolerant control Headways Iterative learning control Iterative methods Machine learning multiple subway trains multiple-point-mass dynamics model Neural networks Public transportation Radial basis function Radial basis function networks radial basis function neural network (RBFNN) Tracking errors
ISSN:	2168-2267, 2168-2275, 2168-2275
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!