Alumno: Ing. Juan Carlos Alarcón Rocha
Directores de tesis: M.C. Rafael Parra Hernández (cenidet) / Dr. Jaime Álvarez Gallegos (cinvestav-ipn)
RESUMEN
- Entre las familias de sistemas no lineales, un caso de particular interés es la familia de sistemas no lineales con retardo y el diseño de controladores para este tipo de sistemas ha sido tema de discusión desde los años 1970s. En los sistemas lineales, es relativamente fácil cancelar dinámicas no deseadas a través de ceros o polos, que son cancelados con polos o ceros respectivamente y, que son estables. Sin embargo, los retardos deben de ser cancelados con adelantos, esto trae como consecuencia el diseño de sistemas no causales, los cuales no son físicamente posibles de implementar; en este sentido, los esquemas de control basados en predictores han demostrado un buen desempeño, pero estos dependen del conocimiento del modelo matemático del sistema el cual en la mayoría de los casos resulta difícil de obtener.
Una alternativa es el uso de las redes neuronales artificiales (RNA), por su conocida capacidad para modelar sistemas no lineales y debido a que presenta como principal característica, el no requerir de un modelo matemático a priori.
Los alcances que se contemplan en este proyecto de investigación son los siguientes:
- Evaluación de dos esquemas de control control clásico control basado en redes neuronales artificiales Implementación práctica del mismo en un intercambiador de calor RCT / 100.
- Obtención de resultados de laboratorio.
Debido a que las aplicaciones reales de controladores usando RNA han sido escasas, consideramos importante la obtención de resultados de laboratorio.
Publicaciones:
Hernández et. al, "A Neural Network Structure and Learning Algorithm for Control of Dynamic Systems", Sian ka'an 97 International Conference, The Second Join Mexico-US International Workshop on Neural Networks and Neurocontrol, pp. 68-72, August 1997, Cancún, México.
Adscripción actual:
Fecha de Graduación: 13 de Noviembre de 1999.
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