Resumen

Este documento investiga un método de control de red neuronal adaptativa de un solo parámetro para sistemas no lineales desconocidos con perturbaciones externas acotadas. Se desarrolla una función de rendimiento suave para lograr el estado transitorio y estacionario del error de seguimiento del sistema que podría estar limitado en límites prescritos. Las dificultades en el manejo de parámetros del sistema desconocidos y perturbaciones de sistemas no lineales se resuelven en base al control de red neuronal adaptativa de un solo parámetro que se propone para reducir efectivamente la cantidad de cálculo. El análisis teórico implica que el esquema de control propuesto hace que el sistema en bucle cerrado sea uniformemente acotado en última instancia. La simulación demuestra que el controlador adaptativo propuesto brinda un rendimiento favorable en el seguimiento de la señal deseada y en la limitación de los límites del error de seguimiento que podrían ser arbitrariamente pequeños con parámetros adaptativos apropiados. Tanto el análisis teórico como las simulaciones confirman la efectividad del es

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Parámetro; Control de red neuronal adaptativo; Sistemas no lineales; Perturbaciones externas; Error de seguimiento; Parámetros adaptativos
• Keywords:Parameter; Adaptive neural network control; Nonlinear systems; External disturbances; Tracking error; Adaptive parameters