Resumen

Este artículo propone un nuevo control neural difuso adaptativo para suprimir el caos y también lograr el control de seguimiento de velocidad en un sistema de accionamiento de motor síncrono de imán permanente (PMSM) con parámetros desconocidos e incertidumbres. El esquema de control consta de controladores difuso neurales y compensatorios. El controlador difuso neural con ajuste de parámetros en línea se utiliza para estimar los modelos no lineales desconocidos y construir una ley de control de realimentación de linealización, mientras que el controlador compensatorio se emplea para atenuar los efectos de error de estimación de la red neural difusa y garantizar la robustez del sistema controlado. Además, debido a la mejora en el diseño del controlador, el problema de singularidad se evita por completo. Finalmente, se realizan simulaciones numéricas para demostrar que el esquema de control propuesto puede eliminar con éxito las oscilaciones caóticas y permitir que la velocidad siga la trayectoria deseada en un PMSM caótico a pesar de la

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:Control adaptable; Control difuso neural; Supresión del caos; Seguimiento de velocidad; Motor síncrono de imán permanente; Incertidumbres
• Keywords:Adaptive; Fuzzy neural control; Chaos suppression; Speed tracking; Permanent magnet synchronous motor; Uncertainties