| dc.contributor | Marín López , Angelo Antonio | |
| dc.creator | Agudelo Vargas, Didier Esteban | |
| dc.date | 2023-08-03T15:37:45Z | |
| dc.date | 2023-08-03T15:37:45Z | |
| dc.date | 2023 | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-28T15:29:54Z | |
| dc.date.available | 2023-08-28T15:29:54Z | |
| dc.identifier | Universidad Tecnológica de Pereira | |
| dc.identifier | Repositorio Institucional Universidad Tecnológica de Pereira | |
| dc.identifier | https://repositorio.utp.edu.co/home | |
| dc.identifier | https://hdl.handle.net/11059/14769 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8443150 | |
| dc.description | En este proyecto de grado, se describen procesos de identificación y control inteligente por redes neuronales de un Twin Rotor MIMO System (TRMS). Modelos en función de transferencia que describen el sistema en tiempo discreto, son obtenidos a partir del algoritmo de entrenamiento que tiene en cuenta los
comportamientos de entradas/salidas para encontrar dicho modelo el cual describe el sistema real. Estas representaciones se obtienen mediante el uso de métodos de entrenamiento de redes neuronales.
Se selecciona una estructura de control inteligente por redes neuronales, la cual es capaz de acoplarse a las no linealidades del sistema con dinámicas variantes en el tiempo. Se obtiene un modelo inverso de la red neuronal que logre que el error de seguimiento de trayectorias converja a cero. | |
| dc.description | Pregrado | |
| dc.description | Tecnólogo(a) en Mecatrónica | |
| dc.description | ÍNDICE GENERAL
RESUMEN...............................................................................................................7
INTRODUCCIÓN .....................................................................................................8
1. Modelo matemático del Twin Rotor MIMO System (TRMS) .....................9
1.1 Twin Rotor MIMO System (TRMS) .............................................................9
1.2 Ecuaciones del sistema ............................................................................10
1.3 Modelo no-lineal........................................................................................13
1.4 Modelo lineal.............................................................................................14
2. Algoritmos de identificación ....................................................................15
2.1 Identificación fuera de línea ......................................................................15
2.2 Esquemas de identificación en línea.........................................................16
2.3 Métodos de Error de Ecuación para el Sistema Determinista...................17
2.3.1 Mínimos Cuadrados Recursivos (MCR)..........................................17
2.4 Identificación de Sistemas con Redes Neuronales...................................18
3. Control inteligente.....................................................................................22
3.1 Controladores ...........................................................................................22
3.1.1 Control en lazo abierto .......................................................................22
3.1.2 Control en lazo cerrado ......................................................................23
3.2 Control PID...................................................................................................24
3.3 Control por redes neuronales .......................................................................24
3.3.1 Control por modelo inverso .............................................................24
3.3.2 Controlador con corrección por modelo inverso..............................26
4. Resultados y Análisis ...............................................................................28
4.1 Aprendizaje de la red neuronal usando mínimos cuadrados recursivos ...28
4.1.1 Aprendizaje de la red neuronal para el rotor principal.....................28
4.1.2 Aprendizaje de la red neuronal para la cola....................................29
4.2 Control por redes neuronales con control por corrección con modelo inverso
30
4.3 Control por redes neuronales con modelo inverso....................................32
4
CONCLUSIONES..................................................................................................35
Apéndice A ...........................................................................................................36
BIBLIOGRAFÍA .....................................................................................................37 | |
| dc.format | 38 Páginas | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Facultad de Tecnologías | |
| dc.publisher | Pereira | |
| dc.publisher | Tecnología en Mecatrónica | |
| dc.relation | [1] Bedoya González, Alvaro José. Marin López, Ángelo Antonio. Construcción y control adaptativo de un helicóptero de dos grados de libertad. Pereira, Colombia. 2013. Presentado en la universidad tecnológica de Pereira para optar al título de ingeniero en mecatrónica. | |
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| dc.rights | Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 de | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | 620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería | |
| dc.subject | Automatas | |
| dc.subject | Automatización - Ingeniería del control | |
| dc.subject | Mecanización - Ingeniería del control | |
| dc.subject | Control - Redes neuronales | |
| dc.subject | Control inteligente | |
| dc.subject | Metodo de entrenamiento en redes neuronales | |
| dc.title | Diseño de un controlador inteligente aplicado a un Twin Rotor MIMO System | |
| dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | |
| dc.type | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |
| dc.type | Text | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
