Control adaptable indirecto usando Redes Neuronales Dinámicas
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Date
2001-06Author
Moreno Armendariz, M. A
Yu Liu, W.
Poznyak, A. S.
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En este trabajo se propone un nuevo tipo de control no-lineal por retroalimentación para una clase de sistemas
continuos no-lineales de una entrada y una salida de la siguiente forma: Se supone que el sistema
no-lineal es desconocido, así una red neuronal dinámica multicapa es usada para identificarlo. Usando
un análisis tipo Lyapunov, una nueva ley de actualización estable es presentada, además la estabilidad
global es probada. Finalmente, se presenta la aplicación de dicha técnica al sistema no-lineal TORA
mediante simulaciones. In this work, we modify the nonlinear feedback control in following direction: we assume that the nonlinear
system is unknown, so the dynamic multilayer neural networks are used. By means of a Lyapunov-like
analysis, a new stable learning law is proposed. The global stability of dynamic is presented. Finally the
boundness of output tracking error is proposed. We illustrate the applicability of these results by a
nonlinear benchmark problem: rotational-translational actuator.