Resumen

En este estudio, se propone una red neuronal wavelet difusa con el algoritmo mejorado de Levenberg-Marquardt (FWNN-LM) para superar problemas de no linealidad y perturbaciones inciertas en el sistema de servo de corriente alterna. En primer lugar, se utiliza el algoritmo de optimización de enjambre de partículas basado en Levenberg-Marquardt (LM) para optimizar los parámetros en el controlador FWNN. En segundo lugar, se desarrolla el método de potencialidad de reglas difusas (PFR) para optimizar la estructura del FWNN mediante la reducción del error (ERR). Además, la estabilidad de FWNN-LM se demuestra mediante el método de Lyapunov. Finalmente, los resultados de simulación y prueba de prototipo muestran que este método puede mejorar la precisión y robustez del sistema en presencia de perturbaciones de carga y perturbaciones de parámetros.

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Red neuronal de onda difusa; Algoritmo de Levenberg-Marquardt; Sistema de servomecanismo de corriente alterna; Optimización por enjambre de partículas; Reglas difusas; Método de Lyapunov
• Keywords:Fuzzy wavelet neural network; LevenbergMarquardt algorithm; AC servo system; Particle swarm optimization; Fuzzy rules; Lyapunov method