Revue: | Telematique |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000275451 |
ISSN: | 1856-4194 |
Autores: | Aboukheir, Hanna1 |
Instituciones: | 1Universidad Rafael Belloso Chacín, Maracaibo, Zulia. Venezuela |
Año: | 2008 |
Volumen: | 7 |
Número: | 1 |
Paginación: | 208-219 |
País: | Venezuela |
Idioma: | Español |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Analítico |
Resumen en español | El uso de las redes neuronales en la identificación de sistemas ha sido utilizado y estudiado extensivamente, estableciendo la red neuronal feedforward como un modelo en función de transferencia y una red retroalimentadas como un modelo en espacios de estado, esta última posee la desventaja de que en la mayoría de los casos no converge a los valores deseados, por lo que se propone utilizar una red feedforward acoplada a un Filtro de Kalman para la predicción y posterior identificación de un modelo lineal en espacios de estado, la propuesta es evaluada sobre un motor DC real |
Resumen en inglés | The use of neural nets on system identification has been studied extensively establishing the feedforward neural nets as a transfer function and feedback neural nets as a model in state space, this one posses the disadvantage that in most of the cases it does not converge on desired values, for this reason, a Kalman Filter is coupled with a feedforward neural net for prediction and later identification of a linear model in state space. The proposed method is evaluated on a DC motor |
Disciplinas: | Matemáticas, Ingeniería |
Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Ingeniería de control, Redes neuronales artificiales, Identificación de sistemas, Filtro Kalman, Informática, Sistemas de control |
Keyword: | Mathematics, Engineering, Applied mathematics, Control engineering, Artificial neural networks, System identification, Kalman filter, Informatics, Control systems |
Texte intégral: | Texto completo (Ver PDF) |