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2023 | OriginalPaper | Chapter

Adaptive Radial-Basis Function Neural Network Control of a Pneumatic Actuator

Authors : Van-Vuong Dinh, Bao-Long Pham, Viet-Thanh Nguyen, Minh-Duc Duong, Quy-Thinh Dao

Published in: Intelligent Systems and Networks

Publisher: Springer Nature Singapore

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Abstract

This paper explores an advanced adaptive controller for Pneumatic Artificial Muscles (PAMs). PAMs offer lightweight, simple, and safe operation advantages but are difficult to model and control due to the non-linearity and hysteresis caused by their physical manufacturing. An adaptive controller based on a neural approximation is proposed to address these challenges, incorporating Radial Basis Function algorithms and adapting to model parameter uncertainty. The efficiency of the control approach is confirmed through a multi-scenario experiment with high-accuracy results, promising future developments in intelligent control of PAMs.

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Literature
9.
go back to reference Kadota, K., Akai, M., Kawashima, K., Kagawa, T.: Development of Power-Assist Robot Arm using pneumatic rubbermuscles with a balloon sensor. In: RO-MAN 2009 - The 18th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication, pp. 546–551 (2009). https://doi.org/10.1109/ROMAN.2009.5326335 Kadota, K., Akai, M., Kawashima, K., Kagawa, T.: Development of Power-Assist Robot Arm using pneumatic rubbermuscles with a balloon sensor. In: RO-MAN 2009 - The 18th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication, pp. 546–551 (2009). https://​doi.​org/​10.​1109/​ROMAN.​2009.​5326335
Metadata
Title
Adaptive Radial-Basis Function Neural Network Control of a Pneumatic Actuator
Authors
Van-Vuong Dinh
Bao-Long Pham
Viet-Thanh Nguyen
Minh-Duc Duong
Quy-Thinh Dao
Copyright Year
2023
Publisher
Springer Nature Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-99-4725-6_32

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