Resumen

Este documento intenta mejorar la robustez y rapidez de un sensor de microgiroscopio presentando una red neuronal recurrente difusa de doble lazo basada en un controlador de modo deslizante terminal no singular. En comparación con el método de control tradicional, la estrategia propuesta puede obtener una velocidad de respuesta dinámica más rápida y un error en estado estacionario más bajo con alta robustez en presencia de incertidumbres del sistema y perturbaciones externas. Se diseña un controlador no lineal de modo deslizante terminal para garantizar la convergencia de alta precisión en tiempo finito de la superficie de deslizamiento y al mismo tiempo eliminar el efecto de singularidad. Además, se utiliza una ley de aproximación exponencial para acelerar la tasa de convergencia del sistema hacia la superficie de deslizamiento. Para suprimir el "chattering", la función simbólica en el modo deslizante ideal se reemplaza por la función de saturación. Para suprimir el efecto de las incertidumbres del modelo y las perturbaciones externas

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Mejorar; Sensor de microgiroscopio; Red neuronal recurrente de doble bucle difuso; Controlador de modo deslizante terminal; Robustez; Perturbaciones externas
• Keywords:Improve; Microgyroscope sensor; Double-loop recurrent fuzzy neural network; Terminal sliding mode controller; Robustness; External disturbances