Resumen

Este artículo investiga un problema de control tolerante a fallas adaptativo asíncrono para sistemas de saltos de Markov (MJSs) con fallas en el actuador y perturbaciones no lineales absolutamente desconocidas. El modelo oculto de Markov (HMM) se utiliza para describir el fenómeno de asincronización entre el controlador y los modos del sistema original. Además, mediante el uso de la ley adaptativa diseñada, se pueden estimar respectivamente los valores de las fallas parciales del actuador y los límites de las perturbaciones no lineales desconocidas. Además, se proporciona un controlador tolerante a fallas adaptativo asíncrono basado en HMM para garantizar que el sistema en lazo cerrado sea asintóticamente estable a pesar de las perturbaciones no lineales desconocidas. Finalmente, se presentan ejemplos numéricos para mostrar la efectividad del método propuesto.

• 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:Control asincrónico; Adaptativo; Tolerante a fallos; Sistemas de salto de Markov; Perturbaciones desconocidas; Basado en HMM
• Keywords:Asynchronous; Adaptive; Fault-tolerant control; Markov jump systems; Unknown disturbances; HMM-based