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Título: Control de orientación de un sistema suspendido utilizando redes neuronales
Autor: OLGUIN HERNANDEZ, LUIS DAVID%872498
metadata.dc.subject.other: Redes neuronales, aprendizaje durante el proceso, control adaptativo, control no lineal, ruedas de reacción inercial, uniformemente últimamente acotada
Data: 2022-01-01
Editora: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Tijuana
Descrição: En este trabajo de investigación se describe el desarrollo de controladores neuronales para estabilizar la orientación de mecanismos que utilizan ruedas de reacción inerciales como actuadores. La dinámica de los mecanismos propuestos en este trabajo de tesis es de tipo no lineal y se considera que el modelo dinámico de los mecanismos no se conoce por completo. El controlador propuesto esta constituido por una compensación no lineal de tipo proporcional derivativa en un lazo de retroalimentación que se complementa con una red neuronal de una capa que mejora el desempeño del controlador. Los pesos a la salida de la red neuronal son estimados durante el proceso de control a través de leyes de adaptación, por lo que esta no requiere de un proceso de entrenamiento previo. Las funciones de activación usadas en las redes neuronales son tangentes hiperbólicas. En este trabajo de tesis, se comparo el desempeño de un controlador adaptativo por estimación paramétrica, con un controlador adaptativo neuronal, aplicados sobre el modelo de un péndulo de rueda de reacción inercial. También se desarrolló un controlador adaptativo neuronal para estabilizar la orientación de un mecanismo tipo satélite de tres grados de libertad y se demostró que las variables de error de lazo cerrado del sistema permanecen uniformemente últimamente acotadas. Para confirmar lo propuesto en esta tesis, se realizaron simulaciones numéricas de los modelos propuestos aplicando cambios paramétricos y perturbaciones
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
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