Control de aprendizaje de iteración finita impulsado por datos para una clase de sistemas no lineales con saturación...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería de sistemas de control
• Dinámica no lineal
• Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

• El control de sistemas discretos no lineales desconocidos con saturación de salida presenta desafíos significativos.
• Los métodos de control existentes a menudo requieren modelos de sistema precisos, que no están disponibles en muchas aplicaciones del mundo real.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un algoritmo de control basado en datos para un seguimiento preciso de punto a punto (PTP) en sistemas discretos de tiempo no lineal desconocidos con saturación de salida.
• Lograr errores de seguimiento limitados dentro de un número finito de iteraciones sin conocimiento previo del sistema.

Principales métodos:

• Se propone un nuevo algoritmo de control de aprendizaje de iteración finita (FILC) basado en datos.
• El algoritmo utiliza la evolución recursiva en el dominio del tiempo para derivar las relaciones de entrada-salida del sistema.
• Las técnicas de linearización dinámica de dominio iterativo establecen un modelo dinámico basado en datos.
• Una estrategia de aprendizaje de iteración finita basada en el poder de error fraccionario asegura la convergencia.

Principales resultados:

• El algoritmo FILC propuesto aborda efectivamente el control de seguimiento PTP para sistemas discretos de tiempo no lineales desconocidos.
• Los errores de seguimiento limitados se logran dentro de un número limitado de iteraciones.
• La prueba teórica confirma la convergencia de iteración finita del algoritmo.
• Los resultados de la simulación validan la eficacia práctica del método propuesto.

Conclusiones:

• El enfoque FILC basado en datos ofrece una solución sólida para problemas de control complejos en los que se desconocen los modelos del sistema.
• Este método proporciona una manera eficiente y teóricamente sólida de lograr un control de seguimiento preciso bajo saturación de salida.
• El estudio demuestra el potencial de las técnicas basadas en datos en el avance de la ingeniería de control para sistemas no lineales.