Resumen

Este artículo investiga el problema de la estabilización por retroalimentación de salida para una clase de sistemas no lineales estocásticos en los que los términos no lineales dependen de estados no medibles además de la salida medible. Extendemos las condiciones de crecimiento lineal a condiciones de crecimiento de potencia y reducimos el esfuerzo de control. Mediante el uso de la técnica de backstepping, eligiendo un parámetro de alta ganancia, se diseña un controlador de retroalimentación de salida para garantizar que el sistema en lazo cerrado sea globalmente asintóticamente estable en probabilidad, y se logra la estabilización óptima inversa en probabilidad. La eficiencia del controlador de retroalimentación de salida se demuestra mediante un ejemplo de simulación.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Estabilización de retroalimentación de salida; Sistemas no lineales estocásticos; Condiciones de crecimiento de potencia; Técnica de retroceso; Parámetro de alta ganancia; Sistema en lazo cerrado
• Keywords:Output-feedback stabilization; Stochastic nonlinear systems; Power growth conditions; Backstepping technique; High-gain parameter; Closed-loop system