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Este artículo se centra en el control de seguimiento mediante una única red neuronal para una clase de sistemas no lineales de retroalimentación estricta con zona muerta de entrada y restricción de salida variable en el tiempo mediante el método de rendimiento prescrito. Para liberar la condición límite en la función de rendimiento anterior de que el error de seguimiento inicial debe ser conocido, se construye primero una nueva función de rendimiento modificada. Además, para reducir la carga computacional de los enfoques tradicionales de control neuronal back-stepping, que requieren que todos los controladores virtuales se lleven a cabo necesariamente en cada paso, los elementos no lineales se transmiten al último paso, de modo que en este diseño sólo se requiere una red neuronal. Considerando los coeficientes de entrada de las pendientes de la zona muerta como una incertidumbre del sistema e introduciendo una nueva técnica concisa de transformación del sistema, se desarrolla un enfoque compuesto de control neuronal adaptativo con retroalimentación del estado. La característica más destacada de este esquema es que no sólo tiene propiedades de bajo coste computacional, sino que también libera las limitaciones anteriores sobre la función de rendimiento y es capaz de garantizar la salida confinada dentro de la nueva forma de límite prescrito. Además, la estabilidad en bucle cerrado se demuestra mediante la función de Lyapunov. Se induce una simulación comparativa para verificar la eficacia.
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