Control Adaptativo de Eventos Disparados por Neurona para Sistemas No Lineales de Retroalimentación Estricta en Tiempo Discreto

Este artículo propone un nuevo esquema de control adaptativo desencadenado por eventos (ET) para una clase de sistemas no lineales en tiempo discreto en forma de retroalimentación estricta. En el esquema propuesto, la entrada de control ideal se deriva en un proceso de diseño recursivo, que se basa únicamente en los estados del sistema y no está relacionada con leyes de control virtual. En este caso, las redes neuronales de alto orden (NNs) se utilizan para aproximar la entrada de control ideal (pero no las leyes de control virtual), y luego se desarrolla el controlador neuronal adaptativo correspondiente bajo el mecanismo ET. Se diseña una ley de actualización de pesos NN modificada, sintonizada no periódicamente en los instantes de activación, para garantizar la acotación uniforme última (UUB) de las estimaciones de pesos NN para todos los tiempos de muestreo. En virtud de las estimaciones de pesos NN acotadas y un operador de zona muerta, se construye la condición ET junto con un coeficiente de umbral ET adaptativo para garantizar la UUB del sistema de control en lazo cerrado a través de la teoría de estabilidad de Lyapunov, facilitando en gran medida la carga de comunicación de la red. La condición ET propuesta es fácil de implementar debido a la evitación de: 1) el uso de condiciones ET intermedias en el procedimiento de retroceso; 2) el cálculo de leyes de control virtual; y 3) el desencadenamiento redundante de eventos cuando los estados del sistema convergen a una región deseada. La validez del esquema presentado se demuestra mediante resultados de simulación.