SUAREZ SOTOMAYOR, ALEJANDROYÁÑEZ SANTIBÁÑEZ, PABLO ENRIQUEERRAZ LEVAGGI, DANIEL ANDRESYÁÑEZ SANTIBÁÑEZ, PABLO ENRIQUE2024-10-312024-10-312015https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/65053Catalogado desde la versión PDF de la tesis.This document details the tasks performed to implement a data-based virtual sensor, either for linear or a nonlinear process. Roughly speaking, a virtual sensor uses a dynamic model to estimate the value of the plant output. Artificial neural networks are a set of individual processing units which mimics the behaviour of the human brain. Using a know data pattern, a neural network can learn to establish a relationship between them. This characteristic makes neural networks very useful for modelling dynamical systems. MathWorks MATLAB is used to develop different neural networks for system modelling. The Neural Network Toolbox provides functions to easily design, train and test neural networks. A digital signal processor is available for this thesis work. This kind of processor is capable of performing mathematical very quick. Because of this feature this kind of CPU architecture is highly used in real time applications. In the final stage, three test were made using three different systems, with the idea of comparing the real value of the system with the one estimated using the soft sensor in real time. In the different test, the soft sensor design and implemented in the DSP achieved the goal to estimate the value of the process with a low margin of error.En este documento se detallan las tareas realizadas para la implementaci´on de un sensor virtual basado en datos, ya sea para un proceso lineal o un proceso no lineal. A grandes rasgos, un sensor virtual corresponde a utilizar un modelo de un sistema din´amico para estimar el valor de salida de una planta. Las redes neuronales artificiales son un conjunto de unidades de procesamiento interconectadas entre s´ı que buscan simular el comportamiento del cerebro humano. Utilizando patrones de datos conocidos, una red neuronal puede aprender a establecer relaciones entre estos datos, caracter´ıstica que hace que las redes neuronales sean utilizadas para el modelado de sistemas din´amicos. Como plataforma de desarrollo de redes neuronales se utiliza MATLAB en conjunto con el Neural Network Toolbox. El Toolbox cuenta con funciones definidas para el uso de redes neuronales, y permite realizar el dise˜no, entrenamiento y simulaci´on de redes con distintas caracter´ısticas. Para la implementaci´on de la red neuronal se dispone de un procesador digital de se˜nales(DSK), tipo de procesador que destaca por poseer la capacidad de realizar operaciones aritm´eticas a alta velocidad. Debido a esta caracter´ıstica, este tipo de arquitectura es altamente usada en aplicaciones de tiempo real. Finalmente se realizan pruebas con tres sistemas distintos, en las cuales comparan el resultado obtenido por el sistema y el sensor virtual en tiempo real. En las pruebas los sensores virtuales dise˜nados e implementados logran estimar la variable de inter´es con un errores bastante bajos. Palabras clave: redes neuronales, sensores virtuales, procesador digital de se˜nales.CD ROMREDES NEURONALESSENSORESPROCESADOR DIGITALTesis de PregradoB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)3560900240107