Resumen

En este artículo se presenta un método de control de modo deslizante adaptativo basado en redes neuronales para una clase de sistemas de manipuladores. La característica principal del sistema discutido es que se requiere que la variable de salida se mantenga dentro de un conjunto de restricciones. Para garantizar que la salida del sistema cumpla con la condición de restricción variable en el tiempo, se selecciona la función asimétrica de barrera de Lyapunov en el proceso de diseño. De acuerdo con la teoría de estabilidad de Lyapunov, se analiza la estabilidad del sistema de lazo cerrado. Se demuestra que todas las señales en el sistema resultante están acotadas, el error de seguimiento converge a un conjunto compacto pequeño y la salida del sistema se mantiene dentro de su conjunto de restricciones. Por último, se utiliza un ejemplo de simulación para mostrar la efectividad de la estrategia de control presentada.

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Redes neuronales; Control por modo deslizante; Sistemas de manipuladores; Función de Lyapunov; Teoría de estabilidad; Ejemplo de simulación
• Keywords:Neural networks; Sliding mode control; Manipulator systems; Lyapunov function; Stability theory; Simulation example