Neural network ARMAX model for a Furuta pendulum
El péndulo invertido rotacional o péndulo de Furuta es un sistema mecatrónico usado por los ingenieros de control para explorar una variedad de modelos dinámicos y sistemas de control debido a su naturaleza no lineal, inestabilidad en lazo abierto y porque es un sistema que posee mas grados de liber...
- Autores:
-
Acosta Villamil, David
Noguera Polania, Jose
Pacheco Bolivar, Jovanny
Sanjuan Mejia, Marco
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/53418
- Acceso en línea:
- http://dx.doi.org/10.4067/S0718-33052021000400668
https://hdl.handle.net/20.500.12494/53418
- Palabra clave:
- Neural networks
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El péndulo invertido rotacional o péndulo de Furuta es un sistema mecatrónico usado por los ingenieros de control para explorar una variedad de modelos dinámicos y sistemas de control debido a su naturaleza no lineal, inestabilidad en lazo abierto y porque es un sistema que posee mas grados de libertad que actuadores, por lo que es la base para el diseño de vehículos como el segway, la tabla de dos ruedas autoequlibrada, aeropatín o tabla flotante entre otros. Los autores presentan un modelo para el péndulo de Furuta usando las ecuaciones de Euler-Lagrange y una metodología para identificar un modelo de caja negra entrenando una NNARMAX (por sus siglas en inglés, Red Neuronalpara un Modelo Autoregresivo de Media Movil con Entrada Externa). Los resultados muestran que dos modelos MISO-NNARMAX interconectados estiman de forma precisa predicciones de 10 pasos adelante para los angulos vertical y horizontal. |
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Los autores presentan un modelo para el péndulo de Furuta usando las ecuaciones de Euler-Lagrange y una metodología para identificar un modelo de caja negra entrenando una NNARMAX (por sus siglas en inglés, Red Neuronalpara un Modelo Autoregresivo de Media Movil con Entrada Externa). Los resultados muestran que dos modelos MISO-NNARMAX interconectados estiman de forma precisa predicciones de 10 pasos adelante para los angulos vertical y horizontal.The rotational inverted pendulum or Furuta Pendulum is a mechatronic system used by control engineers to explore various dynamic modeling and control schemes. Due to its nonlinear nature, open-loop instability, and because it is an under-actuated system (more degrees of freedom than actuators), which is the basis for the design of vehicles such as the Segway, the self-balancing scooter, hoverboard, or self-balancing board, among others. The authors present a model for the Furuta Pendulum using the equations of Euler-Lagrange and the methodology to identify a black-box model by training an NNARMAX (Neural Network Auto-Regressive Moving Average with exogenous inputs). The results show that two interconnected MISO-NNARMAX estimate 10-step-ahead predictions accurately for the horizontal and vertical angles.https://orcid.org/0000-0001-7978-516Xhttps://orcid.org/0000-0001-6780-3762villamilr@uninorte.edu.cojose.noguerap@campusucc.edu.coUniversidad Cooperativa de ColombiaIngeniería ElectrónicaSanta MartaNeural networksFuruta pendulumsystem identificationNN-ARMAX modelingNeural network ARMAX model for a Furuta pendulumArtículos Científicoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAtribución – No comercial – Compartir igualinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ingeniare. 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