Control adaptable utilizando Redes Neuronales Artificiales Polinomiales706
Contenido principal del artículo
Resumen
Existen en la literatura de Control Adaptable, diferentes procedimientos en los que es posible identificar
un sistema lineal. El problema fundamental es que una cantidad importante de fenómenos de la vida real
son de tipo no lineal y no es tan sencillo el modelar este tipo de dinámicas.
En este trabajo se presenta una forma de identificar sistemas no lineales utilizando las propiedades de
las Redes Neuronales Artificiales y las técnicas de Algoritmo Genético en la optimización de su arquitec-
tura. Adicionalmente se presenta una técnica novedosa de control adaptable para cancelar la dinámica
no lineal del sistema y colocar los polos en el punto de operación deseado. Se presenta el compor-
tamiento del algoritmo para el caso lineal yno lineal y finalmente se analiza la importancia teórica y
operacional de estas técnicas.
un sistema lineal. El problema fundamental es que una cantidad importante de fenómenos de la vida real
son de tipo no lineal y no es tan sencillo el modelar este tipo de dinámicas.
En este trabajo se presenta una forma de identificar sistemas no lineales utilizando las propiedades de
las Redes Neuronales Artificiales y las técnicas de Algoritmo Genético en la optimización de su arquitec-
tura. Adicionalmente se presenta una técnica novedosa de control adaptable para cancelar la dinámica
no lineal del sistema y colocar los polos en el punto de operación deseado. Se presenta el compor-
tamiento del algoritmo para el caso lineal yno lineal y finalmente se analiza la importancia teórica y
operacional de estas técnicas.
Descargas
Los datos de descargas todavía no están disponibles.
Detalles del artículo
Cómo citar
Gómez-Ramírez, E., Poznyak, A. S., & Lozano, R. (2014). Control adaptable utilizando Redes Neuronales Artificiales Polinomiales. Revista Del Centro De Investigación De La Universidad La Salle, 4(15), 17. https://doi.org/10.26457/recein.v4i15.353
Sección
Artículos
Esta revista se encuentra bajo la licencia de Creative Commons, por tanto, los autores, al postular su artículo, lo adhieren a dicha licencia.
El autor puede disponer de su artículo para su archivo en repositorios institucionales o en páginas web personales, con la referencia y agradecimientos a la fuente donde se ha publicado.
El autor puede disponer de su artículo para su archivo en repositorios institucionales o en páginas web personales, con la referencia y agradecimientos a la fuente donde se ha publicado.