Control de una planta piloto de presión para la comparación de control Pid convencional con redes neuronales

En este trabajo se desarrolló el control de una planta piloto de presión por medio de redes neuronales, usando la posibilidad de entrenamiento y aprendizaje que estas brindan, aumentando con esto las áreas de enseñanza que abarca el módulo, no solo a sistemas de control, sino también a asignaturas c...

Full description

Autores:
García Galvis, Didier Arbey
Soto Castro, Darwin Antonio
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Instituto Tecnológico Metropolitano
Repositorio:
Repositorio ITM
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/3983
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12622/3983
Palabra clave:
Redes neurales
Sistemas de control
Matlab (Lenguaje de programación)
Planta piloto de presión
Artificial intelligence
Intelligent control systems
Pressure
Inteligencia artificial
Sistema de control inteligente
Pressure
Rights
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:En este trabajo se desarrolló el control de una planta piloto de presión por medio de redes neuronales, usando la posibilidad de entrenamiento y aprendizaje que estas brindan, aumentando con esto las áreas de enseñanza que abarca el módulo, no solo a sistemas de control, sino también a asignaturas como sistemas inteligentes. Con la implementación de esta planta piloto de presión se realizó la comparación entre ambas técnicas (control convencional vs control inteligente) en cuanto a eficiencia y utilidad. Dicha comparación se lleva a cabo por medio de datos experimentales tomando en cuenta los resultados obtenidos con el controlador actualmente utilizado (controlador convencional) y el del controlador aquí propuesto (controlador inteligente). Se realizan una serie de perturbaciones una vez que el sistema se encuentre en su estado estable para así obtener los tiempos de respuesta de ambos sistemas y determinar cuál de ellos es más eficiente. Con esto se espera comprobar la eficiencia de técnicas de control inteligente como las redes neuronales aplicadas a este tipo de procesos, con respecto a las técnicas usadas comúnmente. El control se realiza en la placa de desarrollo Arduino Mega en comunicación serial con Matlab para la visualización de las variables y las gráficas en tiempo real, de esta manera observar con mayor comodidad el comportamiento del sistema.