Control de un sistema de segundo orden basado en redes neuronales

Resumen

El presente trabajo muestra la simulación e implementación de un “Neurocontrolador” en una planta de segundo orden. El controlador neuronal, también conocido como Neurocontrolador, fue implementado con una red multicapa, donde la retropropagación del error fue desarrollada mediante el algoritmo “Backprogation”. La red multicapa, compuesta por una capa oculta y una capa de salida, fue simulada primero en Matlab para conseguir los parámetros de variación, luego fue simulada en Visual C++ para lograr la optimización. La arquitectura de esta red multicapa fue variando muchas veces hasta llegar a una forma óptima que se mostrará como la arquitectura final. Seguidamente, se hizo la simulación en LabVIEW 8.4, corroborando las simulaciones en Visual C++. Finalmente, se probó el controlador neural desarrollado en LabVIEW en tiempo real, mostrando gratificantes resultados y comprobando su efectividad a pesar de cambios simultáneos en los parámetros.