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Memory Augmented Neural Network-Based Intelligent Adaptive Fault Tolerant Control for a Class of Launch Vehicles Using Second-Order Disturbance ObserverControl Adaptativo Inteligente Tolerante a Fallos Basado en Redes Neuronales Aumentadas en Memoria para una Clase de Vehículos de Lanzamiento Utilizando un Observador de Perturbaciones de Segundo Orden

Resumen

Este trabajo se centra en el control adaptativo inteligente tolerante a fallos basado en MANN para una clase de vehculos de lanzamiento. En primer lugar, se ha formulado el modelo dinmico de actitud de los vehculos de lanzamiento que sufren fallos y perturbaciones en los actuadores. En segundo lugar, se ha diseado el observador de perturbaciones de segundo orden para el vehculo de lanzamiento con el fin de lograr la estimacin exacta y la compensacin de las perturbaciones variables en el tiempo. Mientras tanto, se ha introducido el MANN como aproximador en lnea, suprimiendo la influencia adversa de las no linealidades desconocidas. Adems, se han propuesto varias leyes adaptativas para conseguir una respuesta rpida a los fallos del actuador y la actualizacin de los pesos de la MANN. Como resultado, se ha construido la estructura de control adaptativo inteligente tolerante a fallos basada en MANN para los vehculos de lanzamiento. Se ha demostrado que todas las seales del sistema de bucle cerrado estn acotadas. Los resultados de la simulacin demuestran el rendimiento deseado y las ventajas del algoritmo de control propuesto.

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