Control adaptable utilizando Redes Neuronales Artificiales Polinomiales

Abstract

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.