En este trabajo, se presenta una solución al problema del control predictivo basado en modelos, que se distingue por utilizar un modelo neuronal como predictor y un algoritmo genético, especialmente diseñado para ser aplicado en tiempo real, como optimizador. Este enfoque es aplicable al control de procesos fuertemente no lineales que no pueden ser aproximados eficientemente por algún modelo lineal y posibilita, además, el uso de criterios de optimización arbitrarios, no necesariamente cuadráticos y la inclusión de soluciones heurísticas ad hoc para mejorar los resultados. En el trabajo, se presentan algunos ejemplos preliminares del uso del controlador propuesto, obtenidos en régimen de simulació
Tesis (Magíster en Ingeniería Mecánica) -- Universidad del Norte. Programa de Maestría en Ingeniería...
Actualmente para la predicción de señales promotoras se usan diferentes métodos computacionales que ...
Este artículo presenta el desarrollo de un control neuronal basado en el modelo inverso para el sist...
ResumenEn este trabajo, se presenta una solución al problema del control predictivo basado en modelo...
Resumen: En este trabajo, se presenta una solución al problema del control predictivo basado en mode...
Resumen: Se desarrolla un esquema de Control Predictivo Generalizado (GPC) basado en un modelo neuro...
El trabajo de investigación desarrollado, tiene como interés fundamental el modelado de un control p...
El presente trabajo tiene como objetivos el ajuste de un simulador programado en MatLab Simulink pa...
[EN] In this paper, it is presented a solution to the model based non linear predictive control whic...
En este artículo se explican las estrategias de control de dos configuraciones usando redes neuronal...
La presente tesis desarrolla un regulador cuadrático gaussiano LQG con control neuronal para un prot...
En este artículo se describen el diseño y la construcción del controlador digital predictivo de máxi...
El comportamiento dinámico de las redes neuronales celulares (CNN) puede ser aprovechado para resolv...
En el presente trabajo se ha hecho una labor investigativa en una de las ramas de la inteligencia ar...
El comportamiento dinámico de las redes neuronales celulares (CNN) puede ser aprovechado para resolv...
Tesis (Magíster en Ingeniería Mecánica) -- Universidad del Norte. Programa de Maestría en Ingeniería...
Actualmente para la predicción de señales promotoras se usan diferentes métodos computacionales que ...
Este artículo presenta el desarrollo de un control neuronal basado en el modelo inverso para el sist...
ResumenEn este trabajo, se presenta una solución al problema del control predictivo basado en modelo...
Resumen: En este trabajo, se presenta una solución al problema del control predictivo basado en mode...
Resumen: Se desarrolla un esquema de Control Predictivo Generalizado (GPC) basado en un modelo neuro...
El trabajo de investigación desarrollado, tiene como interés fundamental el modelado de un control p...
El presente trabajo tiene como objetivos el ajuste de un simulador programado en MatLab Simulink pa...
[EN] In this paper, it is presented a solution to the model based non linear predictive control whic...
En este artículo se explican las estrategias de control de dos configuraciones usando redes neuronal...
La presente tesis desarrolla un regulador cuadrático gaussiano LQG con control neuronal para un prot...
En este artículo se describen el diseño y la construcción del controlador digital predictivo de máxi...
El comportamiento dinámico de las redes neuronales celulares (CNN) puede ser aprovechado para resolv...
En el presente trabajo se ha hecho una labor investigativa en una de las ramas de la inteligencia ar...
El comportamiento dinámico de las redes neuronales celulares (CNN) puede ser aprovechado para resolv...
Tesis (Magíster en Ingeniería Mecánica) -- Universidad del Norte. Programa de Maestría en Ingeniería...
Actualmente para la predicción de señales promotoras se usan diferentes métodos computacionales que ...
Este artículo presenta el desarrollo de un control neuronal basado en el modelo inverso para el sist...