Adaptive internal model control of a DC motor drive system using dynamic neural network
Control de modelo interno adaptativo de un sistema de accionamiento de motor DC usando una red neuronal dinámica
En este documento se muestra el estudio de problemas relacionados con el control de modelo interno adaptativo de un motor DC. Los aspectos más importantes de elementos básicos de diseño de este tipo de control son la elección de arquitecturas, algoritmos y ejemplos de aprendizaje. La selección del algoritmo de adaptación paramétrico para elementos de actualización del control de modelo interno convencional muestra limitaciones. Para superarlas, se escogieron arquitecturas de redes neuronales deducidas desde los modelos convencionales y del algoritmo Levenberg-Marquardt durante el ajuste de los parámetros del sistema del control de modelo interno adaptativo.
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A new internal model control method for MIMO over-actuated systems
Un nuevo método de control de modelo interno para sistemas MIMO sobreactuados
En este artículo se propone un nuevo método de control de modelo interno con base en el método de salidas virtuales (virtual outputs method) para procesos multivariable sobreactuados que se encuentran de manera normal en procesos industriales complejos. Dicho método se aplicó al problema de control estándar de Shell (tres entradas y dos salidas). Se muestra un ejemplo para ilustrar la efectividad del método propuesto.
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