Control neuronal predictivo por linealización instantánea

• Autores: Rosalba Lamanna, Raquel Gimón
• Localización: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ), ISSN-e 1697-7920, Vol. 4, Nº. 2, 2007, págs. 90-97
• Idioma: español
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• Resumen

  • Se desarrolla una estrategia de control inteligente basada en redes neuronales, para procesos no-lineales, y se implanta en un reactor de neutralización de laboratorio. El esquema de control se basa en el denominado Control Predictivo Generalizado (GPC), pero utiliza un modelo neuronal del reactor, obtenido previamente por identificación. El uso de las redes neuronales se justifica debido a su estructura no lineal y a su paralelismo masivo, similar al de sus contrapartes biológicas, y a su capacidad de aprender a reproducir el comportamiento de la planta a partir de datos de operación. El modelo neuronal se linealiza en cada iteración del algoritmo de control, consiguiéndose un sistema de control con las ventajas del GPC pero extendido a sistemas no lineales, que se comporta con precisión y rapidez ante perturbaciones