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Adaptive Neural Networks Control Using Barrier Lyapunov Functions for DC Motor System with Time-Varying State ConstraintsControl de redes neuronales adaptativas utilizando funciones de Barrera Lyapunov para el sistema de motor de corriente continua con restricciones de estado variables en el tiempo.

Resumen

Este artículo propone un enfoque de control adaptativo de una red neuronal (NN) para un sistema de corriente continua (DC) con restricciones de estado completas. Para garantizar que las restricciones de estado siempre permanezcan en las regiones de restricción asimétricas y variables en el tiempo, se emplea la Función de Barrera Lyapunov asimétrica y variable en el tiempo (BLF) para estructurar un controlador NN adaptativo. Como todos sabemos que la restricción constante es solo un caso especial de la restricción variable en el tiempo, por lo tanto, el método de control propuesto es más general para abordar el problema de restricción en comparación con los trabajos existentes en sistemas DC. Hasta donde sabemos, este sistema es el primero en estudiar situaciones con restricciones variables en el tiempo. Utilizando el análisis de Lyapunov, se demuestra que todas las señales en el sistema en lazo cerrado están acotadas y las restricciones no se violan. En este artículo, la efectividad del método de control se demuestra mediante resultados de simulación

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