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dc.contributor.advisorSanjuán Mejía, Marco Enrique (dir.)
dc.contributor.authorSarmiento Jurado, Erick Frank
dc.date.accessioned2009-07-16T14:24:41Zes
dc.date.accessioned2012-07-25T20:30:18Z
dc.date.available2009-07-16T14:24:41Zes
dc.date.available2012-07-25T20:30:18Z
dc.date.issued2009-07-16T14:24:41Z
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/103
dc.descriptionTesis (Magíster en Ingeniería Mecánica) -- Universidad del Norte. Programa de Maestría en Ingeniería Mecánica, 2006.es_ES
dc.description.abstractEn esta investigación se diseña un sistema de control predictivo que usa un modelo neuronal del proceso para generar las acciones de control minimizando una función objetivo. La red neuronal es entrenada por el método de generación aleatoria de los pesos de activación (RAWN), el cual es un método que permite obtener buenos mapeados con sólo una iteracción. Se presenta la implementación de los controladores PID y neuronal sobre dos procesos no lineales multivariables 2 x 2 en ambiente Simulik de Matlab®. En cada proceso se describe el procedimiento realizado para la selección del mejor apareamiento entre variables manipuladas y controladas. Luego se procede a implementar y comparar el desempeño de los diferentes tipos de control. El primer proceso es un tanque de mezclado en donde se debe controlar la composición y el flujo de la corriente de salida. El segundo proceso es un tanque de calentamiento en el que se requiere controlar la temperatura, con un retraso por transporte, y el flujo de salida.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectSistemas de control inteligente--Diseño y construcción.es_ES
dc.subjectRedes neuronales.es_ES
dc.titleDiseño e implementación de un controlador basado en redes neuronales con entrenamiento rápido para sistemas de control 2 x 2.es_ES
dc.typemasterThesises_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.type.hasVersionacceptedVersiones_ES
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Mecánicaes_ES
dc.publisher.departmentIngenieríases_ES
dc.creator.degreeMagister en Ingeniería Mecánicaes_ES


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