DISEÑO DE UN NEUROCONTROLADOR Y SU APLICACIÓN AL CONTROL EN TIEMPO REAL DE UN SISTEMA IDENTIFICADO PROTOTIPO USANDO PROGRAMACIÓN GRAFICA

Descripción del Articulo

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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Rodríguez Bustinza, Ricardo, Garcés Yapuchura, Hernán, Cuaresma Villarroel, Julio
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2008
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:Revista UNI - Tecnia
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/356
Enlace del recurso:http://www.revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/356
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Planta física, Adquisición de datos, Neurocontrolador, Diseño e implementación.
id 0375-7765_8bf7860d56e4b37835433021bf3d7de4
oai_identifier_str oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/356
network_acronym_str 0375-7765
repository_id_str .
network_name_str Revista UNI - Tecnia
spelling DISEÑO DE UN NEUROCONTROLADOR Y SU APLICACIÓN AL CONTROL EN TIEMPO REAL DE UN SISTEMA IDENTIFICADO PROTOTIPO USANDO PROGRAMACIÓN GRAFICARodríguez Bustinza, RicardoGarcés Yapuchura, HernánCuaresma Villarroel, JulioPlanta física, Adquisición de datos, Neurocontrolador, Diseño e implementación.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.Universidad Nacional de Ingeniería2008-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo evaluado por paresapplication/pdfhttp://www.revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/35610.21754/tecnia.v19i2.356TECNIA; Vol 19 No 2 (2008)TECNIA; Vol. 19 Núm. 2 (2008)2309-04130375-7765reponame:Revista UNI - Tecniainstname:Universidad Nacional de Ingenieríainstacron:UNIspahttp://www.revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/356/345info:eu-repo/semantics/openAccess2021-05-29T15:55:25Zmail@mail.com -
dc.title.none.fl_str_mv DISEÑO DE UN NEUROCONTROLADOR Y SU APLICACIÓN AL CONTROL EN TIEMPO REAL DE UN SISTEMA IDENTIFICADO PROTOTIPO USANDO PROGRAMACIÓN GRAFICA
title DISEÑO DE UN NEUROCONTROLADOR Y SU APLICACIÓN AL CONTROL EN TIEMPO REAL DE UN SISTEMA IDENTIFICADO PROTOTIPO USANDO PROGRAMACIÓN GRAFICA
spellingShingle DISEÑO DE UN NEUROCONTROLADOR Y SU APLICACIÓN AL CONTROL EN TIEMPO REAL DE UN SISTEMA IDENTIFICADO PROTOTIPO USANDO PROGRAMACIÓN GRAFICA
Rodríguez Bustinza, Ricardo
Planta física, Adquisición de datos, Neurocontrolador, Diseño e implementación.
title_short DISEÑO DE UN NEUROCONTROLADOR Y SU APLICACIÓN AL CONTROL EN TIEMPO REAL DE UN SISTEMA IDENTIFICADO PROTOTIPO USANDO PROGRAMACIÓN GRAFICA
title_full DISEÑO DE UN NEUROCONTROLADOR Y SU APLICACIÓN AL CONTROL EN TIEMPO REAL DE UN SISTEMA IDENTIFICADO PROTOTIPO USANDO PROGRAMACIÓN GRAFICA
title_fullStr DISEÑO DE UN NEUROCONTROLADOR Y SU APLICACIÓN AL CONTROL EN TIEMPO REAL DE UN SISTEMA IDENTIFICADO PROTOTIPO USANDO PROGRAMACIÓN GRAFICA
title_full_unstemmed DISEÑO DE UN NEUROCONTROLADOR Y SU APLICACIÓN AL CONTROL EN TIEMPO REAL DE UN SISTEMA IDENTIFICADO PROTOTIPO USANDO PROGRAMACIÓN GRAFICA
title_sort DISEÑO DE UN NEUROCONTROLADOR Y SU APLICACIÓN AL CONTROL EN TIEMPO REAL DE UN SISTEMA IDENTIFICADO PROTOTIPO USANDO PROGRAMACIÓN GRAFICA
dc.creator.none.fl_str_mv Rodríguez Bustinza, Ricardo
Garcés Yapuchura, Hernán
Cuaresma Villarroel, Julio
author Rodríguez Bustinza, Ricardo
author_facet Rodríguez Bustinza, Ricardo
Garcés Yapuchura, Hernán
Cuaresma Villarroel, Julio
author_role author
author2 Garcés Yapuchura, Hernán
Cuaresma Villarroel, Julio
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Planta física, Adquisición de datos, Neurocontrolador, Diseño e implementación.
topic Planta física, Adquisición de datos, Neurocontrolador, Diseño e implementación.
dc.description.none.fl_txt_mv 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.
description 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.
publishDate 2008
dc.date.none.fl_str_mv 2008-12-01
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Artículo evaluado por pares
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://www.revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/356
10.21754/tecnia.v19i2.356
url http://www.revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/356
identifier_str_mv 10.21754/tecnia.v19i2.356
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv http://www.revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/356/345
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de Ingeniería
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de Ingeniería
dc.source.none.fl_str_mv TECNIA; Vol 19 No 2 (2008)
TECNIA; Vol. 19 Núm. 2 (2008)
2309-0413
0375-7765
reponame:Revista UNI - Tecnia
instname:Universidad Nacional de Ingeniería
instacron:UNI
reponame_str Revista UNI - Tecnia
collection Revista UNI - Tecnia
instname_str Universidad Nacional de Ingeniería
instacron_str UNI
institution UNI
repository.name.fl_str_mv -
repository.mail.fl_str_mv mail@mail.com
_version_ 1701108799589318656
score 13.887938
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).