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dc.contributor.authorPerez Del Angel, Gregorio%739634-
dc.creatorPerez Del Angel, Gregorio%739634-
dc.date.accessioned2023-03-27T23:08:03Z-
dc.date.available2023-03-27T23:08:03Z-
dc.date.issued2019-04-11-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/5483-
dc.descriptionEn esta tesis se propone el uso de una Red Neuronal Arti cial (RNA) para estimar la dinámica de una columna de destilación y poder controlar indirectamente la pureza de la composición (% mol). Para ello se implementan bajo simulación los esquemas de control inverso directo (CID) y control por modelo inverso (CMI), con el objetivo de poder analizar e interpretar los resultados. Con base a este análisis se desarrolla un esquema de control que tendrá la finalidad de regularizar la temperatura en un plato específico de la columna de destilación. En los esquemas de control utilizados se implementaron Redes Neuronales Arti ficiales estáticas para la regulación de la temperatura para en esta forma poder mantener a 98% mol la pureza del propano considerando una perturbación en el flujo de entrada que se presenta en el plato 15 de la torre de destilación. También, se presenta el esquema de control por modelo interno con compensador (CMIC) desarrollado para la regulación de temperatura y finalmente se comparan los resultados obtenidos con un controlador PI.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleEsquema de control basado en una red neuronal artificial de bajo ordenes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorAlvarado Martinez, Victor Manuel%26233-
dc.contributor.directorGomez Aguilar, Jose Francisco%176461-
dc.folio19-1190es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmCentro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológicoes_MX
Appears in Collections:Tesis de Maestría en Ingeniería Electrónica

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