Resumen

Se investiga el problema de la estabilización de una clase de redes neuronales de tipo neutro con retardos distribuidos discretos e ilimitados. Introduciendo un funcional Lyapunov-Krasovskii apropiado y utilizando la técnica de desigualdad de Jensen para tratar su derivada, se presentan criterios de estabilización dependientes del retardo y de la tasa en forma de LMIs con restricciones no lineales. Para resolver el problema no lineal, se ofrece un algoritmo de linealización de complementariedad de conos (CCL). Además, se proporcionan varios ejemplos numéricos para ilustrar la aplicabilidad del enfoque propuesto.

• Materias:Automatización Control del proceso Sistemas no lineales Modelo lineal Regulación automática Diagnóstico de fallos
• Subjects:Automation Nonlinear systems Linear model Automatic regulation Fault diagnosis
• Palabras claves:técnica de desigualdad de jensen, linealización de complementariedad de conos, criterios de estabilización dependientes, varios ejemplos numéricos, lyapunov apropiado, redes neuronales, restricciones no lineales, problema no lineal, ccl, krasovskii
• Keywords:jensen inequality technique, cone complementarity linearization, dependent stabilization criteria, several numerical examples, appropriate lyapunov, neural networks, nonlinear constraints, nonlinear problem, ccl, krasovskii