Resumen

Este artículo examina el control de seguimiento adaptativo de tiempo fijo basado en aproximaciones para una clase de sistemas no lineales de retroalimentación pura con incertidumbre. Se diseñan controladores virtuales y reales novedosos que resuelven la falta de sentido de los controladores virtuales y reales en el origen y en el dominio negativo, y también se proporciona la condición suficiente para que el sistema tenga estabilidad semiglobal de tiempo fijo. Se introducen redes neuronales de función de base radial para aproximar funciones desconocidas para resolver el problema de control de tiempo fijo de sistemas no lineales de retroalimentación pura desconocidos, y se utiliza el teorema del valor medio para resolver el problema de estructura no afín en sistemas no lineales de retroalimentación pura. Los controladores diseñados en este artículo garantizan que todas las señales en el sistema de lazo cerrado son uniformemente semiglobales y finalmente acotadas en un tiempo fijo. Dos resultados de simulación muestran que los parámetros de diseño apropiados pueden limitar el error de seguimiento dentro de

• 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:Aproximación; Control de seguimiento adaptativo; Sistemas no lineales inciertos; Controladores virtuales; Redes neuronales de función de base radial; Estabilidad en tiempo fijo
• Keywords:Approximation; Adaptive tracking control; Uncertain nonlinear systems; Virtual controllers; Radial basis function neural networks; Fixed-time stability