Resumen

PEREZ PADRON, Joel; PEREZ PADRON, Jose Paz; RODRIGUEZ RAMIREZ, Francisco  y  FLORES HERNANDEZ, Angel. Seguimiento de trayectorias para sincronización de caos vía ley de control PI entre Roosler-Chen. Comp. y Sist. [online]. 2014, vol.18, n.2, pp.399-407. ISSN 2007-9737.  https://doi.org/10.13053/CyS-18-2-2014-040.

Este artículo presenta la aplicación de redes neuronales adaptables, basada sobre una red neuronal dinámica, para seguimiento de trayectorias de plantas no lineales desconocidas. La principal metodología, sobre el cual la aproximación es basada, son redes neuronales recurrentes, metodología de las funciones de Lyapunov y control Proporcional-Integral (PI) para sistemas no lineales. La estructura del controlador propuesto es compuesta de un identificador neuronal y una ley de control definida usando la aproximación PI. El nuevo esquema de control es aplicado vía simulación para sincronización de caos. Resultados experimentales han mostrado la utilidad del enfoque propuesto para la producción de caos. Para verificar el resultado analítico, un ejemplo de una red dinámica es simulado y un teorema es propuesto para asegurar el seguimiento del sistema no lineal.

Palabras llave : Red neuronal dinámica; producción de caos; sincronización de caos; seguimiento de trayectorias; estabilidad de funciones de Lyapunov; control PI.

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