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...
- 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/
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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. |
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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.Ingeniero MecatrónicopregradoRecurso electrónicoapplication/pdfspaInstituto Tecnológico MetropolitanoFacultad de IngenieríasIngeniería MecatrónicaInstituto Tecnológico Metropolitanohttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Redes neuralesSistemas de controlMatlab (Lenguaje de programación)Planta piloto de presiónArtificial intelligenceIntelligent control systemsPressureInteligencia artificialSistema de control inteligentePressureControl de una planta piloto de presión para la comparación de control Pid convencional con redes neuronalesTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTHUMBNAILRep_Itm_pre_García.pdf.jpgRep_Itm_pre_García.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4489https://repositorio.itm.edu.co/bitstream/20.500.12622/3983/3/Rep_Itm_pre_Garc%c3%ada.pdf.jpgaa07cb13af85606c33acb4a4113943e5MD53ORIGINALRep_Itm_pre_García.pdfRep_Itm_pre_García.pdfTexto completoapplication/pdf2613895https://repositorio.itm.edu.co/bitstream/20.500.12622/3983/1/Rep_Itm_pre_Garc%c3%ada.pdf20020a4210300fd5419d1ec259098890MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.itm.edu.co/bitstream/20.500.12622/3983/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5220.500.12622/3983oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/39832021-03-23 09:50:34.814Repositorio Instituto Tecnológico Metropolitano ITMrepositorio@itm.edu.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 |