Neuroidentificador basado en filtro de kalman

• Autores: Hanna Aboukheir
• Localización: Télématique: Revista Electrónica de Estudios Telemáticos, ISSN-e 1856-4194, Vol. 7, Nº. 1, 2008, págs. 210-221
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    El uso de las redes neuronales en la identificación de sistemas ha sido utilizado y estudiado extensivamente, estableciendo la red neuronal feedforward como un modelo en función de transferencia y una red retroalimentadas como un modelo en espacios de estado, esta última posee la desventaja de que en la mayoría de los casos no converge a los valores deseados, por lo que se propone utilizar una red feedforward acoplada a un Filtro de Kalman para la predicción y posterior identificación de un modelo lineal en espacios de estado, la propuesta es evaluada sobre un motor DC real.

  • English

    ABSTRACT The use of neural nets on system identification has been studied extensively establishing the feedforward neural nets as a transfer function and feedback neural nets as a model in state space, this one posses the disadvantage that in most of the cases it does not converge on desired values, for this reason, a Kalman Filter is coupled with a feedforward neural net for prediction and later identification of a linear model in state space. The proposed method is evaluated on a DC motor.