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Título: Diseño y simulación de un regulador cuadrático gaussiano LQG con control neuronal para prototipo cuadrocóptero
Asesor(es): Jiménez Motte, Fernando
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
Fecha de publicación: 20-oct-2018
Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
Resumen: La presente tesis desarrolla un regulador cuadrático gaussiano LQG con control neuronal para un prototipo cuadrocóptero. Se presentan el modelamiento directo, el cual involucran las ecuaciones diferenciales que gobiernan la dinámica de movimiento del cuadrocóptero y el modelamiento inverso, en donde el cuadrocóptero o sistema pasa por un proceso de identificación de sistema realizado por una red neuronal artificial basada en un modelo paramétrico. Luego, se entrena otra red neuronal que emula el comportamiento de un controlador óptimo que forma parte del regulador cuadrático gaussiano LQG. Este está compuesto por el controlador óptimo de estados llamado regulador cuadrático lineal y el estimador de estados óptimo, el filtro de Kalman. Debido a la complejidad de diseño del controlador y el estimador, estos se importan a manera de código. Ambos modelamientos se llevan al entorno Matlab y Simulink para poder realizar la simulación. Se compara tanto el modelamiento directo como el inverso ante distintas entradas de referencia. Esto se aprecia a través de la red neuronal que logra comportarse como el sistema y la red neuronal que emula al controlador, corroborando la aplicación de redes neuronales en el campo de teoría de control.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Electrónica
Institución que otorga el grado o título: Pontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingeniería
Grado o título: Ingeniero Electrónico
Fecha de registro: 20-oct-2018; 20-oct-2018



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