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Palabras clave
sistemas de control en tiempo real
sistemas híbridos
propagación inversa (inteligencia artificial).
Cómo citar
Resumen
En este artículo se implementa el algoritmo de aprendizaje backpropagation en línea para el entrenamiento de redes neuronales tipo feedforward. Así mismo, se implementan tres neurocontroladores para tres sistemas: el circuito resistivo capacitivo (RC), un motor de corriente continua emulado electrónicamente y un sistema esfera-tubo. La primera estrategia que se prueba para todos los sistemas es un controlador Proporcional Integral Derivativo (PID clásico), utilizado para comparar el desempeño de los otros controladores. El primer neurocontrolador comparte la responsabilidad de comandar al sistema con un PID; el siguiente es entrenado en línea y trabaja solo; el último es un controlador PID neuronal que cambia las ganancias del PID para hacerlo adaptable a la dinámica de la planta. El control se realiza en tiempo real, por medio de Simulink, junto con una tarjeta de adquisición de datos PCI 6024E. En el artículo se muestran los resultados obtenidos de cada sistema.
HEDJAR, R. Online adaptive control of non-linear plants using neural networks with application to temperature control system. Journal of King Saud University, Computer & Information Sciences. 2007, vol. 19, núm. 1, pp. 75-94.
KADWANE, S.; KUMAR, A.; KARAN B. y GHOSE T. Online trained simulation and DSP Implementation of dynamic back propagation neural network for buck converter. ACSE Journal. 2006, vol. 6, núm. 1, pp. 27-34.
KAMALASADAN, S. y GHANDAKLY, A. A neural network parallel adaptive controller for dynamic system control. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2007, vol. 56, núm. 5, pp. 1786-1796.
NOH, J.; LEE, G. y JUNG, S. Motion control of a mobile pendulum system using neural network. Advanced Motion Control, 2008. AMC ‘08. 10th IEEE International Workshop. 2008, pp. 450-454.
NOURI, K.; DHAOUADI, R. y BRAIEK, N. Nonlinear speed control of a dc motor drive system with online trained recurrent neural network. 9th IEEE international workshop on advanced motion control. 2006, pp. 704-708.
OMATU, S. Neuro-control and its applications to electric vehicle control. IWANN’09 Proceedings of the 10th Interntaional Work-Conference on Aritificial Neural Networks: Part II: Distributed Computing, Artificial Intelligence, Bioinformatics, Soft Computing, and Ambient Assisted Living. 2009, pp. 1-12.
OUYANG, Z.; SCHNELL, M. y WEI, K. The experiment Ball-in-tube with Fuzzy-PID controller based on space. IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. 2007, pp. 877-881.
POPESCU, M.; BALAS, V.; MUSCA, S. y COSMA, D. Modeling the phenomenon of refreshing air inside the spaces of the Fungi’s culture. ISCIII 2009, 4th International Symposium on Computational Intelligence and Intelligent Informatics. 2009, Egipto, pp. 85-92.
RAIRÁN, J. y FONSECA, J. Doble lazo de control para regular la posición y la velocidad en un motor de corriente directa. Ingeniería y Universidad. 2011, vol. 15, núm. 2, pp. 337-357.
RAIRÁN, J.; PÉREZ, J. y OSORIO, J. Implementación de una red neuronal para la medición indirecta de posición. Revista Avances en Sistemas e Informática. 2009, vol. 6, núm. 3, pp. 79-85.
RUBAAI, A.; KOTARU, R. y KANKAM, M. Online training of parallel neural network estimators for control of induction motors. IEEE Transactions on Industry Applications. 2001, vol. 37, núm. 5, pp. 1512-1521.
WEERASOORIYA, S. y EL-SHARKAWI, M. Laboratory implementation of a neural network trajectory controller for a DC motor. IEEE Transactions on Energy Conversion. 1993, vol. 8, núm. 1, pp. 107-113.
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