Resumen

ZHAO, Le; LUO, Shaohua; YANG, Guanci  y  JUNYANG. Control acelerado del backstepping adaptativo del giroscopio caótico MEMS por medio de la FNN secuencial de tipo 2. Ing. Investig. [online]. 2021, vol.41, n.1, e208.  Epub 14-Abr-2021. ISSN 0120-5609.  https://doi.org/10.15446/ing.investig.v41n1.85825.

En este artículo se propone un algoritmo de control acelerado y autoadaptado de backstepping basado en la red neural analgésica de tipo 2 (T2SFNN) para giroscopios del sistema microeléctrico (MEMS) con zona muerta y limitaciones. En primer lugar, se establece el modelo matemático del giroscopio MEMS para realizar análisis dinámicos y diseño de controladores. Luego, se presentan los diagramas de fase y los exponentes de Lyapunov para revelar su oscilación caótica, que es perjudicial para la estabilidad del sistema. Con el fin de suprimir las oscilaciones derivadas del caos y la zona muerta, se propone un controlador de backstepping adaptativo acelerado en el que se establece un auxiliar adaptativo para compensar la influencia de la zona muerta no simétrica en el rendimiento de estabilidad, junto con el T2SFNN diseñado para aproximar funciones desconocidas de sistema dinámico. Además, se introduce la función de velocidad para acelerar la velocidad de convergencia del sistema de control, y el problema de la explosión de términos complejos en el backstepping tradicional es resuelto exitosamente por un diferenciador de seguimiento de segundo orden. Finalmente, los resultados de la simulación muestran que el esquema de control propuesto puede garantizar la convergencia asintótica de todas las señales en el sistema de circuito cerrado, además de satisfacer las restricciones de los estados y lograr los propósitos de supresión del caos y convergencia acelerada.

Palabras clave : giroscopio MEMS; red neuronal difusa secuencial de tipo 2; control acelerado de backstepping; oscilación caótica; función de velocidad.

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