Dise?o de un Controlador PID con autosinton?a basado en un modelo de redes neuronales din?micas y control adaptativo

Abstract

La presente tesis explic? el desarrollo y la implementaci?n de un controlador PID con autosinton?a basado en un modelo de redes neuronales din?micas y control adaptativo para el control de una planta con ganancia est?tica variable. Se tom? el concepto de redes neuronales como principio para el aprendizaje y desarrollo de las redes neuronales din?micas, las cuales, por la arquitectura y m?todo que usa, y como se comprob?, ofrecieron mayor inmunidad al ruido que las redes est?ticas. La red neuronal din?mica sirvi? para determinar el modelo de la planta a controlar, a su vez, entreg? el c?lculo del ?jacobiano? a la arquitectura neuronal (esta ser? de tipo est?tica), a la cual se denomin? ?sintonizador neuronal?, que fue la encargada de desarrollar los par?metros ?ptimos Kp,Ki y Kd que luego fueron entregados al controlador PID de tipo velocidad. El aprendizaje del sistema en su conjunto, dependi? de la se?al del error generada por la diferencia entre una se?al de comando (set point) y la salida de un modelo de referencia de segundo orden, el cual, aplicando conceptos de control adaptativo, ha guiado el comportamiento de la se?al controlada del sistema. La planta controlada se fundament? en la din?mica de una planta de neutralizaci?n de pH, la cual present? una ganancia est?tica variable en su rango de operaci?n, lo que marc? la no linealidad existente en la planta. El modelo de la planta como el controlador PID autosintonizado fueron simulados en su conjunto por computadora haciendo uso de Matlab, para su evaluaci?n y muestra de resultados de control. Se comprob? en el desarrollo de esta tesis que el controlador PID autosintonizado desarrollado ofrece mayor eficacia que un controlador PID convencional. Palabras clave: Redes neuronales est?ticas, redes neuronales din?micas, control adaptativo, jacobiano, controlador PID.