| Revista: | Computación y sistemas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000341634 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autors: | Alanis, Alma Y1 Sánchez, Edgar N2 Loukianov, Alexander G2 Pérez, Marco A1 |
| Institucions: | 1Universidad de Guadalajara, Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, Guadalajara, Jalisco. México 2Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación y de Estudios Avanzados, Guadalajara, Jalisco. México |
| Any: | 2010 |
| Període: | Jul-Sep |
| Volum: | 14 |
| Número: | 1 |
| Paginació: | 61-70 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | Este artículo trata el problema de identificación de sistemas no lineales discretos usando redes neuronales recurrentes de alto orden entrenadas con un algoritmo basado en el filtro de Kalman extendido (EKF). El artículo también incluye el análisis de estabilidad para el sistema completo, en las bases de la técnica de Lyapunov. La aplicabilidad del esquema se ilustra a través de la implementación en tiempo real para un motor de inducción trifásico |
| Resumen en inglés | This paper deals with the discrete–time nonlinear system identification via Recurrent High Order Neural Networks, trained with an extended Kalman filter (EKF) based algorithm. The paper also includes the respective stability analysis on the basis of the Lyapunov approach for the whole scheme. Applicability of the scheme is illustrated via real–time implementation for a three phase induction motor |
| Disciplines | Ciencias de la computación, Ingeniería |
| Paraules clau: | Ingeniería de control, Sistemas no lineales, Redes neuronales, Aprendizaje, Filtro de Kalman, Motores de inducción, Motores trifásicos |
| Keyword: | Computer science, Engineering, Control engineering, Nonlinear systems, Neuronal networks, Learning, Kalman filter, Induction motors, Three-phase motors |
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