Diseño de un esquema de control óptimo neuronal
RESUMEN: Este artículo presenta el desarrollo de un esquema de control óptimo neuronal que parte del estudio de conceptos del cálculo variacional y su interacción con las Redes Neuronales Artificiales (RNA), generando un algoritmo de entrenamiento y una ley de control. Tal esquema efectúa una realim...
- Autores:
-
Mejía Giraldo, Diego Adolfo
Molina Cabrera, Alexander
Montero Osorio, Julio César
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2006
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
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- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/33609
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/33609
- Palabra clave:
- Redes Neurales de la Computación
Neural Networks, Computer
Control automático
Automatic control
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RESUMEN: Este artículo presenta el desarrollo de un esquema de control óptimo neuronal que parte del estudio de conceptos del cálculo variacional y su interacción con las Redes Neuronales Artificiales (RNA), generando un algoritmo de entrenamiento y una ley de control. Tal esquema efectúa una realimentación óptima de las variables de estado a través de la RNA. El controlador logra que la salida del sistema físico siga una trayectoria deseada de manera óptima y ajustada a un modelo de referencia. El neuro-control rechaza los efectos de perturbaciones y responde bien frente a variaciones paramétricas. |
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Mejía Giraldo, Diego AdolfoMolina Cabrera, AlexanderMontero Osorio, Julio CésarGrupo de Manejo Eficiente de la Energía (GIMEL)2023-02-25T17:50:40Z2023-02-25T17:50:40Z2006Mejía G., D. A., Molina C., A., & Montero O., J. C. (2006). Diseño de un esquema de control óptimo neuronal. Scientia Et Technica, 3(32). https://doi.org/10.22517/23447214.62490122-1738https://hdl.handle.net/10495/3360910.22517/23447214.62492344-7251RESUMEN: Este artículo presenta el desarrollo de un esquema de control óptimo neuronal que parte del estudio de conceptos del cálculo variacional y su interacción con las Redes Neuronales Artificiales (RNA), generando un algoritmo de entrenamiento y una ley de control. Tal esquema efectúa una realimentación óptima de las variables de estado a través de la RNA. El controlador logra que la salida del sistema físico siga una trayectoria deseada de manera óptima y ajustada a un modelo de referencia. El neuro-control rechaza los efectos de perturbaciones y responde bien frente a variaciones paramétricas.ABSTRACT: In this paper is presented basic elements of the optimal control theory and a realtime optimal control for a physical system. This methodology makes a feedback of the state variables trough a neural-control law. The control system keep on the physical system in a fixed trajectory. The paper also shows any concepts in variational calculus and their interaction with neural nets. The practical experience and simulations shows the capability of the control system to reject perturbations and parametric variations on the physical system.COL00104776application/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraPereira, Colombiahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diseño de un esquema de control óptimo neuronalArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionRedes Neurales de la ComputaciónNeural Networks, ComputerControl automáticoAutomatic controlSci. 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