Control no lineal con compensación "feedforward" empleando redes neuronales
En este trabajo se presenta una aplicación de redes neuronales al control de un sistema con distinto grado de no linealidad dependiendo del punto de operación en que se encuentra. Se utiliza una red neuronal del tipo "feedforward", entrenada para reconocer la correlación entre la variable...
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| Autores principales: | , , |
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
1994
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| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v06_n01_p457 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En este trabajo se presenta una aplicación de redes neuronales al control de un sistema con distinto grado de no linealidad dependiendo del punto de operación en que se encuentra. Se utiliza una red neuronal del tipo "feedforward", entrenada para reconocer la correlación entre la variable manipulada y la controlada. El banco de datos necesario para el entrenamiento de la red se obtiene a partir de la simulación dinámica rigurosa del comportamiento del sistema. La generación, vía redes neuronales, de un modelo aproximado de la inversa del mismo permite la implementación de un compensador "feedforward" de no-linealidades. Este esquema de control, asociado a estructuras "feedback" convencionales, proporciona importantes ventajas en la performance de las respuestas dinámicas bajo control. El trabajo concluye con un ejemplo de aplicación en el cual se hace un estudio comparativo de los diversos tipos de controladores "feedback" convencionales que pueden asociarse al compensador "feedforward". Los resultados se obtienen por medio de la simulación digital dinámica del sistema conjunto planta-controlador |
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