Diseño de un neurocontrolador y su aplicación al control en tiempo real de un sistema identificado prototipo usando programación gráfica

Autores/as

  • Ricardo Rodríguez Bustinza Facultad de Ingeniería Mecánica, Universidad Nacional de Ingeniería. Lima, Perú.
  • Hernán Garcés Yapuchura Escuela profesional de Ingeniería Mecatrónica, Universidad Nacional de Ingeniería. Lima, Perú.
  • Julio Cuaresma Villarroel Escuela profesional de Ingeniería Mecatrónica, Universidad Nacional de Ingeniería. Lima, Perú.

DOI:

https://doi.org/10.21754/tecnia.v19i2.356

Palabras clave:

Planta física, Adquisición de datos, Neurocontrolador, Diseño e implementación

Resumen

El diseño de un sistema de control en determinados procesos en la industria, es el principal problema de los ingenieros. Desde que se obtienen los datos de entrada y salida de un determinado proceso, podemos conocer la respuesta del sistema, la misma que nos permite estudiar un prototipo de modelo y usando la teoría del control no lineal se predicen los ciclos limites, podemos proponer una función descriptiva cuyos parámetros serán necesarios para implementar el Neurocontrolador  que será entrenado con el algoritmo Back propagation. En nuestro caso, abordamos el diseño e implementación de un Neurocontrolador en el entorno del programa grafico de LabVIEW bajo la supervisión del Toolkit de Simulación. Nuestra aplicación es el control de un sistema físico prototipo cuyo modelo puede representar a sistemas de primer y segundo orden. Se obtuvo el modelo de la dinámica del proceso en forma experimental, para ello se aplicó la identificación de parámetros usando el método ajuste de la curva por interpolación lineal en el dominio de la frecuencia. La exactitud del modelo ha sido fundamental para el análisis de la función descriptiva y consecuentemente la adaptación de un modelo neuronal. Los resultados experimentales demuestran que la señal de control diseñada puede hacer que la salida del sistema prototipo siga eficientemente las referencias impuestas con mínimo sobrepaso y error en estado estacionario nulo.

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Citas

[1] TECNIA, Diseño e Implementacion del Control FST Aplicado a S1stemna Identıficado de segundo orden usando la NIDAQ USB-6008 Vol. 16N° 1, 2006

[2] Narendra Kumpati S.. Parthasarathy Identification and Control of Dynamical Systems Using Neural Networks IEEE Transaction on NeuralNetworks Vol. 1

[3] Haykın, S.. Neural Networks, prentice hall, Second Edition, 2001

[4] Delgado, A. Inteligencia Artificial en Minirobots ECOE Ediciones 1998

[5] USB6008 National Instruments, "User Guide 6008/6009, guía de usuario, 2005.

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Publicado

2008-12-01

Cómo citar

[1]
R. Rodríguez Bustinza, H. Garcés Yapuchura, y J. Cuaresma Villarroel, «Diseño de un neurocontrolador y su aplicación al control en tiempo real de un sistema identificado prototipo usando programación gráfica», TECNIA, vol. 19, n.º 2, pp. 23–31, dic. 2008.

Número

Sección

Artículos