Author: Jorge Arias CarreraPublisher:
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Red neuronal para el control de velocidad en motores de corriente continua
Author: Jorge Arias CarreraAplicación de las redes neuronales en los sistemas de control vectorial de los motores de inducción
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Resumen Últimamente se ha incrementado considerablemente la utilización de la inteligencia artificial en los campos de la electrónica de potencia y de los sistemas de control de la velocidad y del posicionamiento. Estos métodos, basados en sistemas expertos, la lógica difusa y las redes neuronales artificiales, necesitan una gran base de datos o conocimientos que describan el funcionamiento del sistema junto a un análisis lógico, en lugar del análisis matemático, para controlar el sistema y facilitar la toma de decisiones. Uno de estos métodos corresponde a las redes neuronales artificiales. En esta tesis doctoral se presenta la aplicación de redes neuronales artificiales en los sistemas de control vectorial y control directo del par para una máquina de inducción. Esta tecnología, relativamente nueva, sirve para poder reemplazar eficientemente algunos equipos analógicos ya existentes. Los datos necesarios para entrenar las redes neuronales artificiales se obtienen, en primer lugar, de los resultados de las simulaciones del sistema formado por el motor y su control, y en segundo lugar, a partir de los resultados experimentales. A tal fin se implementa un modelo del motor de inducción que se prueba con motores de diferentes valores nominales y se controla con diferentes sistema de control: control vectorial por el método indirecto con y sin realimentación de velocidad, control vectorial por el método directo con realimentación de velocidad y control directo del par. Para el caso de los sistemas del control vectorial por el método indirecto, con y sin realimentación de velocidad se han utilizado redes neuronales artificiales de respuesta a impulso finito (FIRANN) para emular algunos bloques de los sistemas del control vectorial tales como la estimación de referencia de corriente estator. Cada red neuronal artificial se ha diseñado, entrenado y probado como una parte del conjunto del sistema de control. Con respecto al control vectorial por el método directo y con reali.
Applied Computer Sciences in Engineering
Author: Juan Carlos Figueroa-GarcíaPublisher: Springer Nature
ISBN: 3030310191
Category : Computers
Languages : en
Pages : 779
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This volume constitutes the refereed proceedings of the 6th Workshop on Engineering Applications, WEA 2019, held in Santa Marta, Colombia, in October 2019. The 62 revised full papers and 2 short papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 178 submissions. The papers are organized in the following topical sections: computer science; computational intelligence; bioengineering; Internet of things; power applications; simulation systems; optimization.
Control adaptativo usando planos deslizantes y redes neuronales de la velocidad de un motor ac
Author: Jose Gabriel Hoyos GutierrezPublisher:
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Languages : es
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Resumen: ESTE TRABAJO PRESENTA TRES TÉCNICAS DE CONTROL ADAPTATIVO LAS CUALES UTILIZAN REDES NEURONALES Y LA TEORÍA DE PLANOS DESLIZANTES. ESTOS TRES MÉTODOS CUBREN EN GRAN PARTE LAS POSIBLES VARIANTES QUE RESULTAN DE COMBINAR REDES NEURONALES Y PLANOS DESLIZANTES: LA PRIMERA USA UNA RED NEURONAL RECURRENTE DE ELMAN COMO IDENTIFICADODR, UN CONTROL PID DE PARÁMETROS ADAPTATIVOS Y ENTRENAMIENTO CON PLANOS DESLIZANTES; LA SEGUNDA USA UNA RED DE BASE RADIAL COMO CONTROLADOR Y ENTRENAMIENTO CON PLANOS DESLIZANTES; Y LA TERCERA USA UNA RED UNIDIRECCIONAL COMO IDENTIFICADOR, UNA LEY DE CONTROL POR PLANOS DESLIZANTES Y ENTRENAMIENTO CON PLANOS DESLIZANATES. PALABRAS CLAVES: CONTROL ADAPTATIVO, CONTROL INTELIGENTE, CONTROL POR PLANOS DESLIZANTES, RED NEURONAL DE ELMAN, RED DE BASE RADIAL, CONTROL DE VELOCIDAD.
Diseño de un controlador neuro difuzo para controlar la velocidad de un motor de corriente continua
Author: Juan Sebastián Toro MonsalvePublisher:
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Languages : es
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Introducción: El mayor reto de la ciencia moderna es desarrollar trabajos de investigación enfocado en las máquinas para realizar procesos de forma inteligente, y creando algoritmos avanzados de inteligencia artificial, haciendo que la programación de estos sistemas sea más complejo pero buscando más aplicaciones que respondan a las necesidades humanas, pareciéndose más al pensamiento humano. Con el rápido desarrollo de las técnicas de redes neuronales y sistemas de lógica difusa, los sistemas neuro-difusos están atrayendo cada vez más interés ya que son más eficientes y más poderosos que cualquiera de las redes neuronales o sistemas de lógica difusa. Sin embargo, se ha hecho el progreso más importante en los sistemas neuro-difusos en los últimos años. La mayoría de los trabajos de investigación y aplicaciones aparecieron en la década de 1990. Desde el punto de vista teórico, muchos algoritmos de aprendizaje eficaces para sistemas neuro-difusos se desarrollaron y se propusieron muchas estructuras. Por ejemplo, los sistemas de inferencia de Jang adaptativos basados en red-difusos, sistema de control de lógica difusa y la decisión basada en redes neuronales de Lin,varios sistemas de Wang adaptativos difusos, la ARTMAP difusa por Carpenter, las difusas redes de clustering Kohonen por Bezdek, la red neuronal difusa con señales difusas y pesos por Hayashi, la red neuro-difusa con entradas difusas y objetivos difusos por Ishibuchi, la red neuro-difusa aprender las reglas de control difusos y funciones de pertenencia del error por backpropagation por Nauck y Kruse, etc. En el aspecto de aplicaciones, sistemas neurodifusos han sido ampliamente utilizados en sistemas de control, el reconocimiento de patrones, productos de consumo, medicina, sistemas expertos, matemática borrosa, la teoría de juegos, etc.
Sistema de arranque suave y control de velocidad de maquinas de inducción mediante el uso de redes neuronales
Author: Jaime Andres Arrieta OsorioPublisher:
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Languages : es
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Resumen: En el desarrollo de este proyecto se pretende implementar un dispositivo capaz de lograr un arranque suave de la máquina, además de permitir adaptar su velocidad y par a las necesidades de su carga mecánica. Para este fin se utilizo la variación en la tensión de alimentación, técnica conocida como control de fase, el cual consiste en producir en el momento del arranque una tensión menor que la nominal en los arrollamientos del motor; con este fin se reduce proporcionalmente la corriente, la intensidad del campo magnético y el torque. Sin embargo el ajuste para cualquier condición de operación no es una tarea sencilla, lo que hace necesario la utilización de una red neuronal para calcular el ángulo de disparo apropiado de los tiristores para cualquier condición de operación de la máquina.
Control de velocidad para motor de corriente continua
Author: Ángel Pérez GonzálezControl de velocidad de un motor de corriente continua por microcomputador, en sus dos sentidos de giro
Author: Elizabeth Brigitte Messina AriasPublisher:
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Implementación de algoritmos de control de velocidad y torque de motores de corriente continua aplicados a un modelo de AGV multipropósito de potencia media utilizando Raspberry PI.
Author: Sebastián Herrera AristizábalPublisher:
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Introducción: Los motores de corriente continua y sus unidades de control han sido ampliamente utilizados en diversos procesos industriales y electrodomésticos, tales como sillas de ruedas eléctricas, robótica, máquinas laminadoras, herramientas, entre otros. Muchas aplicaciones requieren un control de velocidad muy precisa. Sin embargo, los motores de corriente continua son inestables en su funcionamiento debido a que los parámetros del sistema pueden ser variantes en el tiempo. Estas variaciones son probablemente debido a imprecisiones en la detección de corriente, aumento de la temperatura y cambios en las condiciones de operación, así como a los errores de algún sensor. En los últimos años, muchos investigadores han estado estudiando nuevas y diferentes técnicas de control con el fin de mejorar la regulación en el rendimiento de la velocidad del motor DC, en [2] Los autores aplican un sintonizador de ganancia difusa en conjunto con una técnica de control tradicional PI (proporcional Integral) para el control del motor, una técnica como PID es utilizada en [3], donde los autores se valen además de una mejora en el método, también de elementos y software como Xilinx y la FPGA con el fin de hacer control de un motor DC, en [5] se implementa un control por Modulación de ancho de pulso (PWM) utilizando microcontroladores e implementando todo el circuito de control de realimentación en lazo cerrado...
Author: Manuel Muñoz Cano