Resumen

El problema de control de seguimiento de sistemas no lineales inciertos con retardo en el tiempo y entrada de zona muerta desconocida se aborda mediante un esquema de control difuso adaptativo robusto. Debido a que la función de ganancia no lineal y las incertidumbres del sistema controlado incluyendo incertidumbres coincidentes y no coincidentes son supuestamente desconocidas, se emplean sistemas de lógica difusa para aproximar la función de ganancia no lineal y las funciones de límite superior de estas incertidumbres. Además, también se estima el límite superior de la incertidumbre causada por el error de modelado difuso. De acuerdo con estos modelos difusos de aprendizaje y algunas leyes adaptativas factibles, en este trabajo se desarrolla un controlador de seguimiento difuso adaptativo robusto sin construir la inversa de la zona muerta. Basado en el teorema de estabilidad de Lyapunov, el controlador propuesto no solo garantiza la estabilidad robusta de todo el sistema de lazo cerrado en presencia de incertidumbres y entrada de zona muerta desconocida, sino que también obtiene que el error de seguimiento de salida puede converger a una vecindad de cero exponencialmente. Se proporcionan algunos resultados de simulación para demostrar la eficacia y el rendimiento del enfoque propuesto.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:función de ganancia no lineal, incertidumbres, entrada zonal, esquema de control difuso adaptativo robusto, controlador de seguimiento difuso adaptativo robusto, teorema de estabilidad de lyapunov, leyes adaptativas factibles, sistemas lógicos difusos, error de modelado difuso, error de seguimiento de salida
• Keywords:nonlinear gain function, uncertainties, zone input, robust adaptive fuzzy control scheme, robust adaptive fuzzy tracking controller, lyapunov stability theorem, feasible adaptive laws, fuzzy logic systems, fuzzy modeling error, output tracking error