Resumen

Se desarrolla un nuevo estimador periódico recursivo de mínimos cuadrados (PRLS) con factores de ponderación de datos para una clase de sistemas paramétricos lineales variables en el tiempo donde los parámetros inciertos son periódicos con una periodicidad conocida. El parámetro periódico variable en el tiempo puede ser considerado como una constante en el intervalo de tiempo de una periodicidad. Luego, el PRLS propuesto estima el parámetro variable en el tiempo desconocido de un período a otro en lotes. Utilizando el principio de retroalimentación equivalente, se construye la ley de control de retroalimentación para el control adaptativo. Otra característica distintiva del control adaptativo basado en PRLS propuesto es que el diseño y análisis del controlador se realizan a través de la tecnología de Lyapunov sin imponer condiciones de crecimiento lineal en las no linealidades de la planta de control. Los resultados de la simulación confirman aún más la efectividad del enfoque presentado.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Periódico; Recursivo de mínimos cuadrados; Estimador; Factores de ponderación de datos; Control adaptativo; Tecnología de Lyapunov
• Keywords:Periodic; Recursive least-squares; Estimator; Data-weighting factors; Adaptive control; Lyapunov technology