Resumen

Este artículo discute el análisis de estabilidad en tiempo discreto de una estrategia de control de modelo inverso de red neuronal para un sistema no lineal de orden relativo dos. El análisis se realiza representando el sistema en lazo cerrado en formato de espacio de estados y luego analizando la derivada temporal de la trayectoria de estado utilizando el método directo de Lyapunov. El análisis muestra que el error de seguimiento de la salida de los estados está limitado a una bola en las cercanías del punto de equilibrio, donde el tamaño de la bola depende en parte de la precisión del modelo de red neuronal que actúa como controlador. Se realizaron estudios de simulación en el sistema de dos tanques en serie para complementar el análisis de estabilidad y demostrar algunos resultados destacados del estudio.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:Red neuronal; Análisis de estabilidad; Control de modelo inverso; Sistema no lineal; Método de Lyapunov; Estudios de simulación
• Keywords:Neural network; Stability analysis; Inverse model control; Nonlinear system; Lyapunov method; Simulation studies