Neural predictive control by instantaneous linearization
| Autor: | Lamanna, Rosalba, Gimón, Raquel |
|---|---|
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2009 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia instname |
| Popis: | [EN] A Generalized Predictive Control scheme (GPC) is developed, based on a neural model of the process, and then applied on a laboratory neutralization reactor. The neural model, which is obtained previously by identification, is linearized at each iteration of the control algorithm. Hence, the learning capacity of the neural networks and the computer efficiency of the GPC are combined, producing a system with the advantages of a predictive controller extended to non-linear systems, that shows good precision and transient response performance. [ES] Se desarrolla una estrategia de control inteligente basada en redes neuronales, para procesos no-lineales, y se implanta en un reactor de neutralización de laboratorio. El esquema de control se basa en el denominado Control Predictivo Generalizado (GPC), pero utiliza un modelo neuronal del reactor, obtenido previamente por identificación. El uso de las redes neuronales se justifica debido a su estructura no lineal y a su paralelismo masivo, similar al de sus contrapartes biológicas, y a su capacidad de aprender a reproducir el comportamiento de la planta a partir de datos de operación. El modelo neuronal se linealiza en cada iteración del algoritmo de control, consiguiéndose un sistema de control con las ventajas del GPC pero extendido a sistemas no lineales, que se comporta con precisión y rapidez ante perturbaciones. Los autores agradecen el financiamiento otorgado por FONACIT para este trabajo, bajo la subvención S1 99000111. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|