Diseño e implementación de un controlador neuro-difuso para un motor de corriente continua.

El presente trabajo muestra el diseño e implementacion de un controlador tipo P.I.D. convencional, asi como un controlador P.I.D. neuro-difuso, para un motor de corriente continua, se parte desde la identicación y obtención de un modelo matemático para la planta, a continuacion con la sintonizacion gruesa utilizando el criterio de Ziegler-Nichols y una posterior optimizacion con la tecnica del gradiente decreciente. Una red neuro-adaptativa tipo ANFIS, se usa para el entrenamiento y optimizacion de los singletones del controlador neuro-difuso utilizando tambien la tecnica del gradiente decreciente. En ambos casos, para la optimizacion se utilizo una funcion de costo diseñada para el caso que tiene en cuenta el criterio de la integral absoluta del error, la velocidad de cambio del mismo y una funcion especial creada para obtener un controlador físicamente realizable, se puede denotar esta contribución como la más importante del trabajo pues no genera un modelo que funciona solamente en la teoría sino en la practica. Se demuestra tanto en la fase de diseño conceptual asi como en la fase de implementacion con los resultados obtenidos que un controlador neuro-difuso puede llegar más allá de los límites de un controlador convencional en el momento de controlar la planta, demostrando una disminución del 70% en el tiempo de subida as como una disminución del 55% en el tiempo de establecimiento sin la generación de un sobre-impulso considerable en la curva de reacción de la planta.

• Κύριος συγγραφέας: Casignia Vásconez, Byron Andrés (author)
• Μορφή: masterThesis
• Γλώσσα: spa
• Έκδοση: 2016
• Θέματα: TECNOLOGÍA Y CIENCIAS DE LA INGENIERÍA; INGENIERÍA DEL CONTROL AUTOMÁTICO; PROPORCIONAL INTEGRAL DERIVATIVO (PID); SISTEMA DE INFERENCIA NEURO-DIFUSA ADAPTATIVA (ANFIS); GRADIENTE DECRECIENTE; FUNCIÓN DE COSTOS; CRITERIO DE ZIEGLER-NICHOLS
• Διαθέσιμο Online: https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/6089