Examinando por Materia "Perceptron multicapa"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Algoritmo de Control Adaptativo Basado en Redes Neuronales: Aplicación a Procesos Dinámicos No Lineales
    (Universidad EIA, 2009) Gutiérrez Naranjo, Sebastián
    En este trabajo se presentan algunos conceptos generales del modelamiento y control de sistemas dinámicos, y las dificultades que surgen al aplicar las técnicas convencionales a procesos no lineales o con dinámicas difíciles de modelar. Luego se introducen las Redes Neuronales Artificiales como herramientas inteligentes que presentan varias características deseables para el modelamiento y control de sistemas dinámicos. La teoría y conceptos básicos de las Redes Neuronales Artificiales se aplican a la modelación y control de un sistema no lineal en particular. Se construyen dos modelos neuronales para identificar el sistema, y se analiza su desempeño a la luz de siete métricas estadísticas. El problema del control del sistema no lineal se divide en tres partes. Primero se diseña un controlador de referencia que sirve para recoger información del comportamiento del sistema bajo una acción de control. Esta información se utiliza para identificar la dinámica inversa del sistema por medio de una red neuronal. Luego se construye un controlador inverso a partir del modelo de la dinámica inversa del sistema representada por la red neuronal previamente entrenada. A esta estructura de control se le adiciona un mecanismo de adaptación que modifica los parámetros de la red neuronal con el objetivo de contrarrestar perturbaciones y cambios en la dinámica del sistema y de minimizar constantemente el error. Esta estructura de control adaptativo se prueba con el sistema inicial, y con dos sistemas adicionales que se construyen a partir de variaciones de este. El desempeño del controlador se analiza según las mismas métricas estadísticas utilizadas en la identificación, y según criterios convencionales como el sobreimpulso y el tiempo de respuesta.