Resumen

En este trabajo se estudia el problema del control de seguimiento asinttico adaptativo para una clase de sistemas inciertos con perturbaciones peridicas variables en el tiempo y retardo de entrada. Combinando la expansin de series de Fourier (FSE) con la red neuronal de funciones de base radial (RBFNN), se utiliza un aproximador de funciones hbrido para aprender las funciones con perturbaciones peridicas variables en el tiempo. Al mismo tiempo, se utiliza la tcnica de control dinmico de superficie con un filtro no lineal para evitar el problema de la explosin de complejidad en el proceso de la tecnologa backstepping tradicional. Por ltimo, se garantiza que todas las seales de bucle cerrado estn semiglobales y uniformemente acotadas, y que la seal de referencia dada puede ser seguida asintticamente por las seales de salida del sistema. Se presenta un ejemplo de simulacin para verificar la eficacia del esquema de control propuesto.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Adaptativo; Control de seguimiento; Sistemas inciertos; Perturbaciones periódicas variables en el tiempo; Retardo de entrada; Red neuronal.
• Keywords:Adaptive; Tracking control; Uncertain systems; Periodic time-varying disturbances; Input delay; Neural network