Control por redes neuronales de un cuadricóptero
Este proyecto de grado presenta el diseño de un controlador por redes neuronales para un sistema multivariable como lo es el cuadricóptero. Se utilizó un modelo identificado en tiempo real del sistema. Se procedió a estimar la dinámica del modelo a través de un algoritmo de regresión lineal fuera de...
- Autores:
-
Marín Arango, Cristian David
Ortiz Osorio , Santiago
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.utp.edu.co:11059/14749
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11059/14749
https://repositorio.utp.edu.co/home
- Palabra clave:
- 620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería
Redes neuronales
Cuadricoptero
Sistemas de navegación
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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Este proyecto de grado presenta el diseño de un controlador por redes neuronales para un sistema multivariable como lo es el cuadricóptero. Se utilizó un modelo identificado en tiempo real del sistema. Se procedió a estimar la dinámica del modelo a través de un algoritmo de regresión lineal fuera de línea para sistemas MIMO, para luego acoplarlo con el diseño del controlador por la técnica de redes neuronales. Se realizó la simulación al sistema multivariable, con resultados satisfactorios que llevaron a cumplir los objetivos de este proyecto. El software implementado para la identificación y posterior control de la planta fue Matlab |
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[1] Control de Sistemas Multivariables. {En línea}. {1 de agosto del 2022}. Disponible en: (http://fjartnmusic.com/Personal/UIA_files/mimo.pdf) [2] MOVABLE TYPE LTDA, Calculate distance, bearing and more between Latitude/Longitude points [Online]; Fecha de revisión (Septiembre 2022) disponible en: (http://movable-type.co.uk/scripts/latlong.html) [3] Giraldo Buitrago, Didier. Giraldo Suarez, Eduardo. Teoría de control análogo. Primera edición. Pereira, Colombia: Universidad Tecnológica de Pereira, 2010. 299 p. [4] Aström, Karl J and Wittenmark, Björn. Adaptive Control. Second edition. Mineloa, New York: Dover Publications inc, 2008. 590 p. [5] Graham C Goodwin and Kwai Sang Sin. Adaptive filtering prediction and control. Courier Dover Publications, 2013. [6] Control de Sistemas Multivariables. {En línea}. {1 de agosto del 2022}. Disponible en: (http://fjartnmusic.com/Personal/UIA_files/mimo.pdf) [7] Alberto Aguado. Algoritmo de control predictivo-adaptable en el espacio pseudo estados. RIAII, 3(1):52-60, 2010. [8] Marin López, Angelo. Control multivariable no lineal de estructura variable aplicado a un vehículo aéreo no tripulado. Pereira, Colombia. 2017. Presentado en la Universidad Tecnológica de Pereira para optar al titulo de magister en ingeniería eléctrica. [9] Gopal, M. Digital Control and State Variable Methods. Second edition. India: Tata McGraw-Hill Publishing Company Limited, 2003. 984 p. [10] Giraldo Buitrago, Didier. Giraldo Suarez, Eduardo. Teoría de control digital. Primera edición. Pereira, Colombia: produmedios, 2012. 262 p. [11] Drone JJCH20. {En línea}. {4 de julio del 2022}. Disponible en: (https://www.dronesbaratosya.com/jjrc-h20-un-hexacoptero-para-principiantes barato/ |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 dehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessMarín López , Angelo AntonioMarín Arango, Cristian DavidOrtiz Osorio , Santiago2023-07-24T21:58:50Z2023-07-24T21:58:50Z2023https://hdl.handle.net/11059/14749Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Institucional Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/homeEste proyecto de grado presenta el diseño de un controlador por redes neuronales para un sistema multivariable como lo es el cuadricóptero. Se utilizó un modelo identificado en tiempo real del sistema. Se procedió a estimar la dinámica del modelo a través de un algoritmo de regresión lineal fuera de línea para sistemas MIMO, para luego acoplarlo con el diseño del controlador por la técnica de redes neuronales. Se realizó la simulación al sistema multivariable, con resultados satisfactorios que llevaron a cumplir los objetivos de este proyecto. El software implementado para la identificación y posterior control de la planta fue MatlabTabla de contenido Índice de figuras ......................................................................................................... 7 Resumen .................................................................................................................... 8 Introducción ................................................................................................................ 9 Capítulo 1.............................................................................................................. 10 1. Modelos matemáticos de los ángulos del cuadricoptero ........................... 10 1.1 Fórmula de Haversine (Verseno).......................................................... 10 1.2 Medición del ángulo entre dos puntos .................................................. 10 1.3 Cálculo de una nueva coordenada a partir de un punto inicial, la distancia al punto inicial y un ángulo .................................................... 11 1.4 Ángulos de navegación o ángulos de Euler.......................................... 12 Capítulo 2 .................................................................................................................. 13 2. Sistema de control por redes neuronales ................................................... 13 2.1 controladores ...................................................................................... 13 2.1.1 Control en lazo abierto………………………………………………13 2.1.2 Control en lazo cerrado……………………………………………..14 2.2 Controlador PID.......................................................................................................14 2.3 Control por redes neuronales ............................................................... 15 2.3.1 Control por modelo inverso.......................................................... 15 2.3.2 Controlador con corrección por modelo inverso .......................... 16 Capítulo 3 ......................................................................................................................................18 3. Identificación del sistema MIMO................................................................. 18 3.1 Representación del sistema MIMO....................................................... 18 3.2 Esquemas de identificación en línea .................................................... 21 3.3 Mínimos cuadrados .............................................................................. 22 3.3.1 Forma recursiva……………………………………………………...24 3.4 Mínimos cuadrados con factor de olvido………………………………….26 3.5 Proyección……………………………………………………………………27 3.6 Proyección ortogonal………………………………………………………..28 Capítulo 4.............................................................................................................. 30 4. Análisis y resultados................................................................................... 30 4.1 Aprendizaje de la red neuronal............................................................. 31 4.2 Control con corrección por modelo inverso .......................................... 34 6 Conclusiones......................................................................................................... 37 Bibliografía ........................................................................................................... 38PregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a)38 Páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraTecnología en MecatrónicaFacultad de Tecnologías620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingenieríaRedes neuronalesCuadricopteroSistemas de navegaciónControl por redes neuronales de un cuadricópteroTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis[1] Control de Sistemas Multivariables. {En línea}. {1 de agosto del 2022}. Disponible en: (http://fjartnmusic.com/Personal/UIA_files/mimo.pdf)[2] MOVABLE TYPE LTDA, Calculate distance, bearing and more between Latitude/Longitude points [Online]; Fecha de revisión (Septiembre 2022) disponible en: (http://movable-type.co.uk/scripts/latlong.html)[3] Giraldo Buitrago, Didier. Giraldo Suarez, Eduardo. Teoría de control análogo. Primera edición. Pereira, Colombia: Universidad Tecnológica de Pereira, 2010. 299 p.[4] Aström, Karl J and Wittenmark, Björn. Adaptive Control. Second edition. Mineloa, New York: Dover Publications inc, 2008. 590 p.[5] Graham C Goodwin and Kwai Sang Sin. Adaptive filtering prediction and control. Courier Dover Publications, 2013.[6] Control de Sistemas Multivariables. {En línea}. {1 de agosto del 2022}. Disponible en: (http://fjartnmusic.com/Personal/UIA_files/mimo.pdf)[7] Alberto Aguado. Algoritmo de control predictivo-adaptable en el espacio pseudo estados. RIAII, 3(1):52-60, 2010.[8] Marin López, Angelo. Control multivariable no lineal de estructura variable aplicado a un vehículo aéreo no tripulado. Pereira, Colombia. 2017. Presentado en la Universidad Tecnológica de Pereira para optar al titulo de magister en ingeniería eléctrica.[9] Gopal, M. Digital Control and State Variable Methods. Second edition. India: Tata McGraw-Hill Publishing Company Limited, 2003. 984 p.[10] Giraldo Buitrago, Didier. Giraldo Suarez, Eduardo. Teoría de control digital. Primera edición. Pereira, Colombia: produmedios, 2012. 262 p.[11] Drone JJCH20. {En línea}. {4 de julio del 2022}. 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La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 deopen.accesshttps://dspace7-utp.metabuscador.orgRepositorio de la Universidad Tecnológica de 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