Resumen

Se presenta un esquema de control difuso adaptativo robusto basado en un observador para abordar el problema de la estabilidad robusta y el control de seguimiento para una clase de sistemas no lineales inciertos multientrada y multisalida (MIMO) con salida retardada. Dado que las funciones del sistema no lineal y las incertidumbres del sistema controlado, incluyendo las incertidumbres estructurales, son supuestamente desconocidas, se utilizan sistemas de lógica difusa para aproximar estas funciones del sistema no lineal y las funciones de límite superior de las incertidumbres. Además, también se estima el límite superior de las incertidumbres causadas por estos errores de modelado difuso. Además, el observador de estado basado en filtros de variables de estado está diseñado para estimar todos los estados que no están disponibles para la medición en el sistema controlado. Mediante la construcción de una función de Lyapunov apropiada y el uso del teorema de estabilidad estrictamente positivo-real (SPR), el controlador difuso adaptativo robusto propuesto no sólo garantiza la estabilidad robusta de una clase de sistemas multivariables no lineales inciertos con salida retardada, sino que también mantiene un buen desempeño de seguimiento. Finalmente, se ilustran algunos resultados de simulación para verificar la efectividad del enfoque de control propuesto.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:funciones de sistemas no lineales, incertidumbres, estabilidad robusta, sistemas no lineales multivariables inciertos, esquema de control difuso adaptativo robusto, controlador difuso adaptativo robusto, función de lyapunov apropiada, sistemas lógicos difusos, errores de modelado difusos, buen rendimiento de seguimiento
• Keywords:nonlinear system functions, uncertainties, robust stability, multivariable nonlinear uncertain systems, robust adaptive fuzzy control scheme, robust adaptive fuzzy controller, appropriate lyapunov function, fuzzy logic systems, fuzzy modeling errors, good tracking performance