Control basado en redes neuronales

Presentación del tema: "Control basado en redes neuronales"— Transcripción de la presentación:

1 Control basado en redes neuronales

2 Contenido Control Supervisado
Control Adaptativo con modelo de referencia (MRAC) Control por modelo de Interno Control predictivo Identificación de sistemas con redes neuronales Modelado de dinámica temporal de las manchas solares

3 Control Supervisado

4 Control Supervisado Aun existen numerosas aplicaciones del control en la práctica, en las cuales un operador humano juega un papel esencial Un operador experimentado puede enfrentar eficazmente ambientes y dinámicas de la planta variables en el tiempo, a partir de la información obtenida de la realimentación A la inversa, un controlador convencional a menudo puede fallar en esta situacion. Es deseable, en estos casos, construir un controlador que imite la inferencia y decisión que se generan en el procedimiento del humano experto.

5 Control Supervisado En muchos casos, podemos tener un controlador deseado con parejas finitas de datos de entrada-salida disponibles

6 Control hibrido Aprendizaje off-line Una aproximacion a la ley de control deseadd Aprendizaje on-line Mejora el control proporcionado por el PID

7 Control Adaptativo con modelo de referencia (MRAC)

8 Control con modelo de referencia
El control con modelo de referencia intenta lograr que la salida de la planta tienda asintoticamente a la salida del modelo de referencia.

9 El control adaptativo El error de seguimiento se evalua de acuerdo a algun indice de desempeño Los pesos se ajustan on-line

10 El control adaptativo Control adaptativo indirecto
Control adaptativo directo

11 Control Adaptativo con modelo de referencia (MRAC)
Controller Model Adjustment Mechanism Plant Controller Parameters ymodel u yplant uc

12 Control Adaptativo con modelo de referencia (MRAC)

13 Control por modelo de Interno

14 Control por modelo de Interno
El IMC juega el papel de un controlador feedforward y puede cancelar la influencia de los disturbios no medidos

15 Control por modelo de Interno
El modelo de la planta con NN se entrena off-line. Durante la operacion on-line , el error se se pasa al controldador con NN

16 Control predictivo

17 Control predictivo

18 Control predictivo

19 Fuentes Xiao-Zhi Gao, Soft computing methods for control and instrumentation. Thesis for the degree of Doctor of Science in Technology. Institute of Intelligent Power Electronics Publications, Espoo, May 1999 Publication 2

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