%0 Journal Article
%T Implementaci¨®n de neurocontroladores en l¨ªnea. Tres configuraciones, tres plantas
%A Jos¨¦ Danilo Rairan
%A Diego Fernando Chiquiza Quiroga
%A Miguel ¨¢ngel Parra Pach¨®n
%J Ingenier¨ªa y Universidad
%D 2012
%I Pontificia Universidad Javeriana
%X En este art¨ªculo se implementa el algoritmo de aprendizaje backpropagation en l¨ªnea para el entrenamiento de redes neuronales tipo feedforward. Se implementan tres neurocontroladores para tres sistemas, los cuales son: el circuito RC, un motor DC emulado electr¨®nicamente, y un sistema esfera-tubo. La primera estrategia que se prueba para todos los sistemas es un PID cl¨¢sico, el cual es utilizado para comparar el desempe o de los otros controladores. El primer neurocontrolador comparte la responsabilidad de comandar al sistema con un PID; el siguiente es entrenado en l¨ªnea y trabaja solo; y por ¨²ltimo se encuentra un controlador PID neuronal, el cual cambia las ganancias del PID para hacerlo adaptable a la din¨¢mica de la planta. El control se realiza en tiempo real, por medio de Simulink, junto con una tarjeta de adquisici¨®n de datos PCI 6024E. En el desarrollo del art¨ªculo se muestran los resultados obtenidos de cada sistema.
%K neurocontrol
%K control en l¨ªnea
%K tiempo real
%U http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/IyU/article/view/1342