Resumen

Se propone un nuevo controlador SOWCB (Self-Organizing Adaptive Wavelet Cerebellar Model Articulation Controller Backstepping), con el objetivo de abordar algunos factores no lineales e inciertos que causan dificultades en el control del sistema de servo de CA. Este controlador consta de un controlador de modelo de articulación cerebelar de onda autoorganizadora (CMAC) y un compensador robusto. Absorbe la ventaja de aprendizaje rápido y aproximación precisa del CMAC de onda autoorganizadora para imitar un controlador de backstepping, y luego se agrega un compensador robusto para inhibir la influencia de las incertidumbres en el rendimiento del sistema de manera efectiva y lograr un seguimiento de posición de alta precisión para el sistema de servo de CA. Además, la estabilidad del sistema de control puede garantizarse mediante el uso del método de Lyapunov. Los resultados de la simulación y la prueba de prototipo demuestran que el enfoque propuesto puede mejorar el rendimiento en estado estacionario y la precisión del control, y pose

• Materias:Degradación acelerada Fatiga estructural Proceso de compresión Metodología de detección Movimiento caótico
• Subjects:Accelerated degradation Structural fatigue Compression process Detection methodology Chaotic motion
• Palabras claves:Autoorganización; Wavelet; Cerebeloso; Retroceso; Sistema de servomecanismo de CA; Robustez
• Keywords:Self-organizing; Wavelet; Cerebellar; Backstepping; AC servo system; Robustness