Resumen

Se aborda un problema de control de red neuronal adaptativa para una clase de sistemas servo-hidráulicos no lineales con restricciones de estado variables en el tiempo. Teniendo en cuenta el problema de baja precisión del sistema servo-hidráulico tradicional causado por errores de seguimiento que superan los límites apropiados, trabajos anteriores han demostrado que imponer restricciones al sistema es una buena manera de resolver el problema de baja precisión. Además, en comparación con restricciones constantes, las restricciones de estado variables en el tiempo son más generales en los sistemas reales. Por lo tanto, cuando los estados del sistema se ven obligados a cumplir condiciones de restricción variables en el tiempo, el rendimiento de seguimiento de alta precisión del sistema se puede lograr fácilmente. Para lograr este objetivo, se utiliza la función de barrera Lyapunov variable en el tiempo (TVBLF) para evitar que los estados violen las restricciones variables en el tiempo. Mediante el diseño de backstepping, se obtendrá el controlador adaptativo. Se utiliza una red neuronal de funciones de base radial (RBF

• Materias:Simulación dinámica Toma de decisiones Regresión lineal Cargas controladas Seguridad multimedia
• Subjects:Dynamic simulation Decision making Linear regression Controlled loads Multimedia safety
• Palabras claves:Red neuronal adaptativa; Sistemas hidráulicos de servoválvulas; Restricciones de estado variables en el tiempo; Problema de precisión; Errores de seguimiento; Condiciones de restricción
• Keywords:Adaptive neural network; Hydraulic servo-systems; Time-varying state constraints; Precision problem; Tracking errors; Constraint conditions