A neurodynamic optimization approach to robust pole assignment based on convex reformulation

Xinyi Le, Jun Wang

Результат исследований: Глава в книге, отчете, сборнике статейМатериалы для конференциирецензирование

1 Цитирования (Scopus)

Аннотация

Another neurodynamic optimization approach to robust pole assignment is presented for synthesizing linear control systems. The original pseudoconvex optimization problem for robust pole assignment is reformulated as a convex optimization problem. Three coupled recurrent neural networks operating in three different time scales are developed for solving the reformulated problem in real time. It is shown that robust parametric configuration and exact pole assignment of feedback control systems can be achieved. Two examples of the proposed approach are discussed in detail to demonstrate its effectiveness.

Язык оригиналаАнглийский
Название основной публикации2014 IEEE Conference on Control Applications, CCA. Part of 2014 IEEE Multi-conference on Systems and Control, MSC 2014
ИздательInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Страницы1425-1430
Число страниц6
ISBN (электронное издание)9781479974092
DOI
СостояниеОпубликовано - 9 дек. 2014
Опубликовано для внешнего пользованияДа
Событие2014 IEEE Conference on Control Applications, CCA 2014 - Juan Les Antibes, Франция
Продолжительность: 8 окт. 201410 окт. 2014

Серия публикаций

Название2014 IEEE Conference on Control Applications, CCA. Part of 2014 IEEE Multi-conference on Systems and Control, MSC 2014

Конференция

Конференция2014 IEEE Conference on Control Applications, CCA 2014
Страна/TерриторияФранция
ГородJuan Les Antibes
Период8/10/1410/10/14

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «A neurodynamic optimization approach to robust pole assignment based on convex reformulation». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать