Resumen

Este artículo propone un método comparativo para evaluar el rendimiento del control inverso directo de la red neuronal artificial (DIC-ANN) con el sistema de control PID. La comparación sirve como herramienta de análisis para evaluar las ventajas de DIC-ANN sobre el método de control convencional para un controlador de actitud de UAV. El desarrollo del método RNA con fines de control de UAV surge debido a las limitaciones del método de control convencional, que es el modelo de base matemática, que implica expresiones complejas, y la mayoría de ellas son difíciles de resolver directamente en solución analítica. Aunque la linealización simplificó el proceso de resolución de dicho modelo matemático, omitir los términos no lineales y de acoplamiento no es adecuado para la dinámica del vehículo multirrotor. Por lo tanto, el DIC-ANN realiza un mecanismo de aprendizaje para superar la limitación de la sintonización PID. Por lo tanto, el método comparativo propuesto se desarrolla para obtener resultados concluyentes de las ventajas de DIC-ANN sobre el método lineal en el control de actitud UAV. El DIC-ANN obtuvo mejores resultados en la dinámica de altitud que el método de control PID.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:dic, método de control convencional, ann, método comparativo, método de control pid, sistema de control pid, control de actitud uav, controlador de actitud uav, fines de control uav, red neuronal artificial
• Keywords:dic, conventional control method, ann, comparative method, pid control method, pid control system, uav attitude control, uav attitude controller, uav control purposes, artificial neural network