SINTONIZAR UN CONTROLADOR USANDO UNA RED NEURONAL COMO MODELO NOMINAL

Abstract

Este trabajo de tesis se enfoca en el uso de la teoría de las redes neu-ronales artificiales (rna) como alternativa de control de procesos lineales, pero especialmente aquellos de carácter no lineal. El problema consiste en controlar un proceso no lineal por medio de un controlado! lineal clásico, la idea es que el proceso trabaje en una zona no lineal, pero que esta resulte lineal para el controlador, para lograr esto se utiliza la teoría de las redes neuronales artificiales, el objetivo es entrenar una red neuronal que identifique al modelo inverso del proceso que se desea controlar, esta red al ser colocada en cascada con la planta permite construir un nuevo proceso, al que se denomina modelo nominal, el cual se espera que suavice la forma no lineal del proceso, resultando este modelo menos complejo y con un mayor rango de linealidad que la planta misma, luego al controlar el modelo nominal se esta controlando indirectamente el proceso no lineal. Se plantea varias configuraciones de lazos de control que trabajan con la red inversa del proceso y con el modelo nominal, donde el controlador lineal diseado va desde una red lineal hasta un controlador PI como alternativa final. Las redes que se disean son entrenadas con la plataforma de Matlab donde además se simula el comportamiento de los procesos lineales y no lineales (de hasta orden 2) ante los controladores diseados con los distintos esquemas, luego se realizan pruebas a los mismos procesos, pero en tiempo real, los cuales son implementados en un computador análogo.