Resumen

En este artículo se discute un esquema de control adaptativo de retroceso para una clase de sistemas múltiples de entrada y múltiples de salida (MIMO) no lineales de orden fraccional inmensurable incierto, sujetos a restricciones, que garantiza la convergencia de los errores de seguimiento incluso con zonas muertas y no linealidades de saturación en la entrada del controlador. Combinando la técnica de retroceso y adaptativa, las incertidumbres no lineales desconocidas se aproximan mediante la red neuronal de funciones de base radial (RBF NN) en cada paso del procedimiento de retroceso. Se utiliza un modelo distribuido en frecuencia de un integrador fraccional y la teoría de estabilidad de Lyapunov para garantizar la estabilidad asintótica del sistema en lazo cerrado en su totalidad bajo zona muerta de entrada y saturación. Además, se utilizan leyes de actualización de parámetros con orden fraccional inmensurable en el controlador para compensar las no linealidades desconocidas. Al final se presentan dos resultados de simulación para garantizar

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Control adaptable de backstepping; Orden fraccionario inconmensurable; Sistemas no lineales inciertos; Red neuronal de función de base radial; Teoría de estabilidad de Lyapunov; Leyes de actualización de parámetros
• Keywords:Adaptive backstepping control; Incommensurate fractional order; Uncertain nonlinear systems; Radial basis function neural network; Lyapunov stability theory; Parameter update laws