Resumen

En este documento se muestra el estudio de problemas relacionados con el control de modelo interno adaptativo de un motor DC. Los aspectos más importantes de elementos básicos de diseño de este tipo de control son la elección de arquitecturas, algoritmos y ejemplos de aprendizaje. La selección del algoritmo de adaptación paramétrico para elementos de actualización del control de modelo interno convencional muestra limitaciones. Para superarlas, se escogieron arquitecturas de redes neuronales deducidas desde los modelos convencionales y del algoritmo Levenberg-Marquardt durante el ajuste de los parámetros del sistema del control de modelo interno adaptativo.

• Materias:Control automático Control de procesos industriales Redes neuronales (Computadores)
• Subjects:Automatic control Industrial process control Neural networks (Computer science)
• Palabras claves:Control de modelo interno, Control de modelo interno adaptativo, Redes neuronales recurrentes, Motor DC, Algoritmo de adaptación paramétrico, Algoritmo Levenberg-Marquardt
• Keywords:Internal model control, Adaptive internal model control, Recurrent neural networks, DC motor, Parametric adaptation algorithm, Levenberg-Marquardt algorithm