CONTROL DE UN SISTEMA DE SEGUNDO ORDEN BASADO EN REDES NEURONALES
Descripción del Articulo
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 “Bac...
| Autores: | , , , , |
|---|---|
| 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/355 |
| Enlace del recurso: | http://www.revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/355 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Neurocontrolador, Control con redes neuronales, Neurocontrolador por refuerzo, Controlador neuronal. |
| id |
0375-7765_807bf510e19adceb95e9f86c1a9ee929 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/355 |
| network_acronym_str |
0375-7765 |
| repository_id_str |
. |
| network_name_str |
Revista UNI - Tecnia |
| spelling |
CONTROL DE UN SISTEMA DE SEGUNDO ORDEN BASADO EN REDES NEURONALESBorja, MarioMolero, RudolphCuellar, NiltonMontes, MartinSeparovich, DragoNeurocontrolador, Control con redes neuronales, Neurocontrolador por refuerzo, Controlador neuronal.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.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/35510.21754/tecnia.v19i2.355TECNIA; 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/355/346info:eu-repo/semantics/openAccess2021-05-29T15:55:25Zmail@mail.com - |
| dc.title.none.fl_str_mv |
CONTROL DE UN SISTEMA DE SEGUNDO ORDEN BASADO EN REDES NEURONALES |
| title |
CONTROL DE UN SISTEMA DE SEGUNDO ORDEN BASADO EN REDES NEURONALES |
| spellingShingle |
CONTROL DE UN SISTEMA DE SEGUNDO ORDEN BASADO EN REDES NEURONALES Borja, Mario Neurocontrolador, Control con redes neuronales, Neurocontrolador por refuerzo, Controlador neuronal. |
| title_short |
CONTROL DE UN SISTEMA DE SEGUNDO ORDEN BASADO EN REDES NEURONALES |
| title_full |
CONTROL DE UN SISTEMA DE SEGUNDO ORDEN BASADO EN REDES NEURONALES |
| title_fullStr |
CONTROL DE UN SISTEMA DE SEGUNDO ORDEN BASADO EN REDES NEURONALES |
| title_full_unstemmed |
CONTROL DE UN SISTEMA DE SEGUNDO ORDEN BASADO EN REDES NEURONALES |
| title_sort |
CONTROL DE UN SISTEMA DE SEGUNDO ORDEN BASADO EN REDES NEURONALES |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Borja, Mario Molero, Rudolph Cuellar, Nilton Montes, Martin Separovich, Drago |
| author |
Borja, Mario |
| author_facet |
Borja, Mario Molero, Rudolph Cuellar, Nilton Montes, Martin Separovich, Drago |
| author_role |
author |
| author2 |
Molero, Rudolph Cuellar, Nilton Montes, Martin Separovich, Drago |
| author2_role |
author author author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Neurocontrolador, Control con redes neuronales, Neurocontrolador por refuerzo, Controlador neuronal. |
| topic |
Neurocontrolador, Control con redes neuronales, Neurocontrolador por refuerzo, Controlador neuronal. |
| dc.description.none.fl_txt_mv |
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. |
| description |
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. |
| 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/355 10.21754/tecnia.v19i2.355 |
| url |
http://www.revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/355 |
| identifier_str_mv |
10.21754/tecnia.v19i2.355 |
| 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/355/346 |
| 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_ |
1701108799588270080 |
| score |
13.926692 |
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).
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).