Resumen

El diseño de un control fraccional basado en optimización de enjambre para aplicación en ingeniería es un tema de investigación activo en el análisis de optimización. Este trabajo ofrece el análisis, diseño y simulación de una nueva estructura de control fraccional no lineal basada en redes neuronales (NN). Con disposiciones adecuadas de las neuronas de la capa oculta utilizando funciones de activación no lineales y lineales en las capas oculta y de salida, respectivamente, y con pesos de conexión apropiados entre diferentes neuronas de la capa oculta, se propone y diseña una nueva clase de controlador proporcional integral derivativo de orden fraccional no lineal neural (NNFOPID). Se obtiene aproximando las acciones de derivada e integral fraccionarias del controlador FOPID y se aplica al control de movimiento de un robot móvil de tracción diferencial no holonómico (DDMR). Los parámetros de los controladores NNFOPID propuestos consisten en ganancias de derivada, integral y proporcional además de órdenes de integral y derivada fraccionarias. La s

• 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:Optimización de enjambre; Control fraccional; Red neuronal; No lineal; Controlador NNFOPID; Control de movimiento
• Keywords:Swarm optimization; Fractional control; Neural network; Nonlinear; NNFOPID controller; Motion control