Please use this identifier to cite or link to this item:
https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/2964| Title: | Diseño de Un Controlador Neuronal Utilizando la Identificación de Sistemas para un Reactor Anaerobio Híbrido (RAH) |
| Authors: | Rios Enriquez, Christian%850883 |
| metadata.dc.subject.other: | digestión anaerobia, biometanización, biogás, control lineal, técnicas de control, algoritmos |
| Issue Date: | 2019-11-29 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Description: | La digestión anaerobia, también denominada biometanización o producción de biogás, es un pro- ceso biológico, que tiene lugar en ausencia de oxígeno, en el cual parte de la materia orgánica de las deyecciones se transforma, por la acción de microorganismos, en una mezcla de gases (biogás), consti- tuido por metano y dióxido de carbono. Para mantener este tipo de procesos en condiciones óptimas de operación los controles clásicos presentan una gran deficiencia debido a los cambios estocásticos que tiene la digestión anaerobia. El control no lineal es hoy en día una de las técnicas más utilizadas por la comunidad científica y de control automático y posee cualidades y deficiencias como otras técnicas de control, sobresaliendo las ventajas de su uso en muchas ocasiones. Pese a las buenas prestaciones del control no lineal, muchos autores consideran que el control lineal es una técnica adecuada y suficiente para resolver muchos de los problemas de control existentes. Sin embargo, la mayoría de las técnicas de control, basan sus algoritmos en el conocimiento del modelo del sistema. Hay casos en los que diseñar un modelo matemático que represente la dinámica del sistema con el que se desea trabajar resulta demasiado complejo, en esos casos, el procedimiento para la obtención de dichos modelos es mediante la identificación de sistemas. La cual utiliza las señales de entrada-salida del sistema en estudio. En este contexto, en este documento de tesis se presenta el uso de la metodología para la identi- ficación de sistemas dinámicos en la que se utilizan redes neuronales para el cálculo de los modelos y para el diseño del controlador. Particularmente, la identificación se realiza fuera de línea y solo se requiere un conjunto de datos entrada-salida para entrenamiento de la red neuronal, los sistemas que se pueden identificar utilizando esta metodología son sistemas SISO. El caso de estudio que se platea es la digestión anaerobia que se lleva a cabo en un reactor anae- robio híbrido diseñado por el instituto tecnológico de Orizaba (ITO), donde el desarrollo del modelo matemático del proceso resulta demasiado complejo en analizar quedando como opción la identifica- ción del sistema usando los datos experimentales del proceso. El objetivo principal de esta tesis es la de diseñar un controlador que tenga la capacidad de adaptarse a los cambios estocásticos que pueda presentar el RAH del ITO y controlar la concentración del sustrato en forma continua en cualquier día de operación con el modelo identificado. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Tesis de Maestría en Ingeniería Electrónica |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ME_Christian_Rios_Enriquez_2019.pdf | Tesis | 13.55 MB | Adobe PDF | View/Open |
| ME_Christian_Rios_Enriquez_2019.pdf Restricted Access | Cesion de derechos | 706.09 kB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
This item is protected by original copyright |
This item is licensed under a Creative Commons License
