Resumen

En este documento, se presenta un esquema de control inteligente adaptativo para investigar el problema del control de seguimiento adaptable para una clase de sistemas no lineales de retroalimentación no estricta con estados restringidos y dinámicas no modeladas. Aproximando las incertidumbres no lineales desconocidas, utilizando funciones de Barrera de Lyapunov (BLFs) y diseñando una señal dinámica para tratar los estados restringidos y las dinámicas no modeladas, respectivamente, se desarrolla un controlador de red neuronal adaptativo en el marco del diseño de backstepping. Para simplificar el proceso de diseño, la forma de retroalimentación no estricta se trata utilizando las propiedades especiales de las funciones gaussianas. El esquema de control adaptativo propuesto asegura que todas las variables involucradas en el sistema de lazo cerrado estén acotadas, y que las restricciones de estado correspondientes no se violen. Al mismo tiempo, el error de seguimiento converge a un vecindario pequeño del origen. Al final, se aplica el algoritmo de diseño inteligente prop

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Adaptativo; Esquema de control; Sistemas no lineales; Red neuronal; Diseño de retroceso; Funciones Gaussianas
• Keywords:Adaptive; Control scheme; Nonlinear systems; Neural network; Backstepping design; Gaussian functions