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dc.contributor.authorMejía Giraldo, Diego Adolfo-
dc.contributor.authorMolina Cabrera, Alexander-
dc.contributor.authorMontero Osorio, Julio César-
dc.date.accessioned2023-02-25T17:50:40Z-
dc.date.available2023-02-25T17:50:40Z-
dc.date.issued2006-
dc.identifier.citationMejía G., D. A., Molina C., A., & Montero O., J. C. (2006). Diseño de un esquema de control óptimo neuronal. Scientia Et Technica, 3(32). https://doi.org/10.22517/23447214.6249spa
dc.identifier.issn0122-1738-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10495/33609-
dc.description.abstractRESUMEN: Este artículo presenta el desarrollo de un esquema de control óptimo neuronal que parte del estudio de conceptos del cálculo variacional y su interacción con las Redes Neuronales Artificiales (RNA), generando un algoritmo de entrenamiento y una ley de control. Tal esquema efectúa una realimentación óptima de las variables de estado a través de la RNA. El controlador logra que la salida del sistema físico siga una trayectoria deseada de manera óptima y ajustada a un modelo de referencia. El neuro-control rechaza los efectos de perturbaciones y responde bien frente a variaciones paramétricas.spa
dc.description.abstractABSTRACT: In this paper is presented basic elements of the optimal control theory and a realtime optimal control for a physical system. This methodology makes a feedback of the state variables trough a neural-control law. The control system keep on the physical system in a fixed trajectory. The paper also shows any concepts in variational calculus and their interaction with neural nets. The practical experience and simulations shows the capability of the control system to reject perturbations and parametric variations on the physical system.spa
dc.format.extent6spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Tecnológica de Pereiraspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.titleDiseño de un esquema de control óptimo neuronalspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.publisher.groupGrupo de Manejo Eficiente de la Energía (GIMEL)spa
dc.identifier.doi10.22517/23447214.6249-
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.identifier.eissn2344-7251-
oaire.citationtitleScientia Et Technicaspa
oaire.citationstartpage127spa
oaire.citationendpage132spa
oaire.citationvolume3spa
oaire.citationissue32spa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.publisher.placePereira, Colombiaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1spa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/ARTspa
dc.type.localArtículo de investigaciónspa
dc.subject.decsRedes Neurales de la Computación-
dc.subject.decsNeural Networks, Computer-
dc.subject.lembControl automático-
dc.subject.lembAutomatic control-
dc.description.researchgroupidCOL0010477spa
dc.relation.ispartofjournalabbrevSci. Tech.spa
Aparece en las colecciones: Artículos de Revista en Ingeniería

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