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Scientia et Technica Año XV, No 41, Mayo de 2009. Universidad Tecnológica de Pereira. ISSN 0122-1701 203 Fecha de Recepción: 26 de enero de 2009 Fecha de Aceptación: 19 de mayo de 2009 CONTROL PREDICTIVO CON REDES NEURONALES COMO MODELO, UTILIZANDO EL METODO DE NEWTON-RAPHSON PARA LOGRAR LA MINIMIZACION DE LA FUNCION DE COSTO Neural model predictive control using newton-raphson method RESUMEN En presente documento se implementará un controlador predictivo basado en el modelo utilizando redes neuronales, para esto se describen cada uno de los pasos necesarios, como el calculo de la derivada de la función de costo, el calculo de la primera y segunda derivada de la red neuronal y por ultimo se presenta la implementación del algoritmo de Newton-Raphson para la minimización de la función de costo. PALABRAS CLAVES: control inteligente, newton-Rapshon, redes neuronales. ABSTRACT In this paper a Neural Network Model Predictive control is implemented, for this is describe each one of the steps, as the calculus of the function cost derivate, the calculus of the first and second derivate of the neural network and finally is present the implementation of the Newton-Raphson algorithm for the minimization of the function cost. KEYWORDS: intelligent control, neural network, newton-Raphson. JOSÉ ALFREDO JARAMILLO VILLEGAS Docente Auxiliar Ingeniería de Sistemas y Computación Universidad Tecnológica de Pereira jj@sirius.utp.edu.co LINA MARÍA PÉREZ PÉREZ Ingeniera en Sistemas y Computación. Grupo de Investigación Sirius Universidad Tecnológica de Pereira lina@sirius.utp.edu.co ANDRÉS GUILLERMO VELÁSQUEZ GÓMEZ Ingeniero en Sistemas y Computación. Grupo de Investigación Sirius Universidad Tecnológica de Pereira andres@sirius.utp.edu.co 1. INTRODUCCIÓN El control predictivo basado en el modelo ( Model Predictive Control ), se dio a conocer en primera instancia como Generalized Predictive Control en 1987 por D.W Clarke y sus colaboradores [1], [2]. La técnica MPC ha sido analizada e implementada satisfactoriamente en procesos industriales desde 1970 y continúa vigente. Esta técnica fue creada originalmente utilizando modelos lineales de la planta para realizar la predicción, esto por la facilidad en los cálculos. Para modelos no lineales las características de MPC de hacer buenas predicciones puede ser mejorada utilizando redes neuronales para aprender la dinámica de la planta, y se conoce como Neural Model Predictive Control (NMPC). 2. ARQUITECTURA DE UN CONTROLADOR PREDICTIVO UTILIZANDO REDES NEURONALES COMO MODELO La arquitectura de un sistema NMPC se puede ver Figura 1 . Este está conformado por tres componentes principales, la planta que se va a controlar, el algoritmo de minimización de la función de costo y la red neuronal del modelo [2] [3]. Figura 1:
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This note was uploaded on 05/25/2011 for the course ECON 103 taught by Professor Poul during the Spring '11 term at American University of Central Asia.

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