Resumen

Este documento aborda el problema del seguimiento de trayectorias para una amplia clase de sistemas no lineales inciertos con múltiples entradas, cada una sujeta a una zona muerta simétrica desconocida. Sobre la base de un modelo de la zona muerta como una combinación de un término lineal y un término similar a una perturbación, se emplea directamente una red neuronal recurrente en tiempo continuo para identificar la dinámica incierta. Mediante un análisis de Lyapunov, se demuestra la convergencia exponencial del error de identificación hacia una zona acotada. Posteriormente, mediante una ley de control adecuada, se obliga al estado de la red neuronal a seguir una trayectoria de referencia acotada. Esta ley de control está diseñada de tal manera que el problema de la singularidad se evita convenientemente y se puede demostrar la convergencia exponencial hacia una zona acotada de la diferencia entre el estado del identificador neuronal y la trayectoria de referencia. Por lo tanto, se puede garantizar la convergencia exponencial del error de seguimiento hacia una zona ac

• Materias:Ecuaciones diferenciales Método numérico Soluciones múltiples Campos cuadráticos
• Subjects:Differential equations Numerical method Multiple solutions Quadratic fields
• Palabras claves:Seguimiento de trayectoria; Sistemas no lineales inciertos; Red neuronal recurrente; Análisis de Lyapunov; Ley de control; Trayectoria de referencia acotada
• Keywords:Trajectory tracking; Uncertain nonlinear systems; Recurrent neural network; Lyapunov analysis; Control law; Bounded reference trajectory