Resumen

En esta investigación se usó un controlador predictivo basado en un modelo no lineal empírico que comprende una red neuronal anticipada de tres capas para el control de temperatura del proceso de polimerización en suspensión. Además de la técnica de capacitación fuera de línea, también se analizó un algoritmo para la adaptación en línea de sus parámetros. Para dicha capacitación, se entrenó la red de manera estática y la técnica de algoritmo genético se empleó en combinación con el método de mínimos cuadrados.

• Materias:Control automático Control de procesos industriales Control del proceso Temperatura
• Subjects:Automatic control Industrial process control Temperature
• Palabras claves:Control predictivo por modelo, Red neuronal, Algoritmo genético, Adaptación en línea, Polimerización por suspensión
• Keywords:Predictive control by model, Neural network, Genetic algorithm, Online adaptation, Suspension polymerization