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01.03.2010 | KES 2008 | Ausgabe 2/2010

Neural Computing and Applications 2/2010

Neural networks-based adaptive control for a class of nonlinear bioprocesses

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 2/2010
Autoren:
Emil Petre, Dan Selişteanu, Dorin Şendrescu, Cosmin Ionete
Wichtige Hinweise
A short version of this paper was presented at 12th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems—KES2008.

Abstract

The paper studies the design and analysis of a neural adaptive control strategy for a class of square nonlinear bioprocesses with incompletely known and time-varying dynamics. In fact, an adaptive controller based on a dynamical neural network used as a model of the unknown plant is developed. The neural controller design is achieved by using an input–output feedback linearization technique. The adaptation laws of neural network weights are derived from a Lyapunov stability property of the closed-loop system. The convergence of the system tracking error to zero is guaranteed without the need of network weights convergence. The resulted control method is applied in a depollution control problem in the case of a wastewater treatment bioprocess, belonging to the square nonlinear class, for which kinetic dynamics are strongly nonlinear, time varying and not exactly known.

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