Estrategia adaptativa-predictiva basada en redes neuronales para el control de sistemas no lineales

Resumen

El objetivo principal de esta tesis está dirigido al diseño de una estrategia de control adaptativo-predictivo basada en redes neuronales para el control de sistemas no lineales. Con el objeto de realizar el control se emplea una red neuronal que ejerce de modelo de la planta y otra red que ejerce las labores de controlador. El ajuste de los parámetros de la primera se realiza fuera de línea, quedando fuera del marco de esta tesis su adaptación en línea y asumiendo que con la información adecuada se puede disponer de un correcto modelo. La red neuronal que ejerce de controlador en cambio se adapta en línea en base al funcionamiento que el lazo presenta. Para poder realizar esta adaptación se realiza una modificación del algoritmo de entrenamiento dentro de la estrategia adaptativo-predictiva presentada. Esta modificación hace uso de la información que proporciona la red neuronal identificadora, que además de la predicción del comportamiento del sistema proporciona las derivadas parciales de entrada/salida necesarias en el entrenamiento del controlador. Dentro de la estrategia y del algoritmo de entrenamiento se ha trabajado en la formalización de los aspectos de la estabilidad del lazo de control.Esta estrategia ha sido probada en varios casos de uso y presentada en diversos foros tanto nacionales como internacionales.