Implementación de una estrategia de control fuzzy y una estructura de control neuronal para posicionar un prototipo seguidor solar (2017)
En el presente trabajo de grado se construye un prototipo seguidor solar para la implementación de una estrategia de control fuzzy y una estructura de control neuronal para posicionar el panel fotovoltaico del prototipo. Se utilizan dos métodos de la inteligencia artificial que han demostrado ser útiles: lógica difusa y redes neuronales artificiales. Ambas estrategias se presentan como alternativas que permiten el control de sistemas con no linealidades y capaces de adaptarse ante cambios en la referencia deseada; o para los cuales es demasiado costoso adquirir un modelo matemático que describa el comportamiento dinámico. Los controladores implementados son comparados mediante índices que involucran integración del error, posición y tiempo de establecimiento. Lo anterior con el fin de determinar el mejor desempeño. Durante el trabajo se describen los pasos para la construcción del prototipo, respaldados por imágenes, ecuaciones y ajustes realizados durante la puesta en marcha del sistema. Para la obtención del modelo matemático, diseño de controladores y comparación se muestran los cálculos realizados y las respuestas graficas obtenidas. El prototipo construido y la implementación de los controladores se muestran como una herramienta eficiente que combina energías limpias e inteligencia artificial.