Resumen

Este trabajo investiga un esquema descentralizado de retroalimentación de estado de control de red neuronal para un sistema interconectado. Los términos asociados completamente desconocidos son estimados directamente por la estructura neuronal. Se propone un enfoque modificado para tratar el formato de retroalimentación de estado. Al combinar la función de Lyapunov y la tecnología de backstepping, se establece un controlador descentralizado adaptativo, y podemos construir la acotación de todas las señales en la estructura de lazo cerrado a través del controlador, lo que puede llevar a la formación de una señal de referencia dada. Al final, se hace referencia a la efectividad de la estrategia presentada en un ejemplo de simulación.

• 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:Control de red neuronal; Retroalimentación de estado descentralizada; Sistema interconectado; Función de Lyapunov; Tecnología de backstepping; Controlador descentralizado adaptativo
• Keywords:Neural network control; Decentralized state feedback; Interconnected system; Lyapunov function; Backstepping technology; Adaptive decentralized controller