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PRÁCTICA: REDES NEURONALES EN CONTROL Utilizando las facilidades de la herramienta computacional Matlab/Simulink, configurar una red neuronal que controle a unsistema del cual se haya previamente identificado un modelo mediante redes de neuronas. PRÁCTICA: a) Diseñar una red neuronal mediante la herramienta nntool deMatlab/Simulink que realice la función XOR. Observar la influencia de los parámetros de configuración sobre la convergencia del error. Probar diversas estrategias deaprendizaje. b) Diseñar una red neuronal que actúe como un controlador PID sobre una planta de orden mayor que dos. Identificar el modelo de referencia de la prácticadel sistema experto. 1. Carga el fichero mrefrobotarm de simulink y guardarlo con otro nombre (simulink/neural networks/controladores/modelo de referencia). 2. En lapágina web de Mathwork estudiar lo que dicen sobre el control basado en modelos con este ejemplo. 3. Crear un fichero de simulink con la planta a identificar(planta.mdl) 4. Crear un fichero de simulink con la referencia que queremos que siga nuestro sistema (referencia.mdl). Este fichero debe corresponder al sistema en lazocerrado con el PID de la práctica de la práctica del sistema experto. 5. Sustituir en el fichero mefrobotarm el bloque de la planta y el de la referencia, y ejecutarel programa. 6. Comentar los resultados. EJEMPLO:

BIBLIOGRAFÍA • • • Hilera, J.R, Martínez, V.J., Redes neuronales artificiales. RA-MA, 1995 Harris, C.J, Moore,C.G., Brown, M., Intelligent Control: aspects of fuzzy logic and neural networks. World Scientific, 1993 Matlab/Simulink, User’s Guide, MathWorks, 1997

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