Identificación de un sistema de control de nivel y flujo utilizando redes neuronales artificiales

En esta investigación, se plantea la identificación de un sistema de control de nivel y flujo a través de redes neuronales. El equipo actualmente es utilizado para actividades de entrenamiento en procesos, instrumentación y control de variables. Sin embargo, por ausencia de un modelo de proceso, es imposible diseñar un sistema de control, la sintonización de controladores se hace de manera directa. Esto también genera restricciones en tareas de detección, diagnóstico y aislamiento de fallas, área de actual desarrollo en la industria y en la academia. La identificación es el proceso de encontrar un modelo de proceso sin recurrir a las leyes de equilibrio sino a partir de datos de la operación del equipo. Para este trabajo, se utilizó la inteligencia artificial para obtener el modelo del proceso de control de nivel y flujo. El modelo obtenido será de gran utilidad para el diseño de controladores, detección, diagnóstico, aislamiento y tolerancia fallas.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/7712
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/7712
• Palabra clave: Identificación; Redes neuronales; Entrenamiento; Proceso; Inteligencia artificial; Modelo; Ingeniería Mecánica - Tesis y disertaciones académicas; Redes neurales (computadores)Control de procesos industriales; Control de procesos industriales; Inteligencia artificial; Identification; Neural networks; Training; Process; Artificial intelligence; Model
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