Adaptive Neural Control and Modeling for Continuous Stirred Tank Reactor with Delays and Full State Constraints

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Descripción: En este documento, se describe un método de control adaptativo de redes neuronales para estabilizar un reactor continuo agitado tipo tanque (CSTR) sujeto a retrasos desconocidos variables en el tiempo y restricciones de estado completas. El problema de retraso temporal desconocido y restricciones de estado de la concentración en el reactor afecta seriamente la relación entrada-salida y la estabilidad de todo el sistema. Por lo tanto, la dificultad de diseño de este esquema de control es cómo eliminar el efecto del retraso temporal en los sistemas CSTR. Para tratar con los retrasos variables en el tiempo, se utilizan funcionales de Lyapunov-Krasovskii (FKL) en el diseño del controlador adaptativo. La convergencia del error de seguimiento a un conjunto compacto pequeño sin violar las restricciones puede ser identificada por la función de barrera logarítmica Lyapunov (LBLF) variable en el tiempo. Finalmente, se muestran los resultados de la simulación en CSTR para revelar la validez de la estrategia de control desarroll
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Adaptive Neural Control and Modeling for Continuous Stirred Tank Reactor with Delays and Full State Constraints", -:Revista VirtualPRO,, 2021. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3848312/), el día 2025-10-29.

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