La convergencia del algoritmo de control adaptativo sin modelo (MFAC) puede garantizarse cuando el sistema está sujeto a la pérdida de datos de medición. La velocidad de convergencia de la salida del sistema disminuye a medida que aumenta la tasa de pérdida de datos. Este artículo propone un algoritmo MFAC con compensación de datos. Los datos que faltan se estiman primero utilizando el método de linealización dinámica y, a continuación, el valor estimado se introduce para actualizar la entrada de control. Se presenta el análisis de convergencia del algoritmo MFAC propuesto y se valida su eficacia mediante simulaciones. Se demuestra que el algoritmo propuesto puede compensar el efecto de la pérdida de datos, y se puede obtener un mejor rendimiento de salida.
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