Titulo:
Identificación y control digital con redes neuronales para un sistema hidráulico.
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Sumario:
Este artículo presenta la identificación de parámetros dinámicos para modelar un sistema hidráulico y el diseño de su controlador digital utilizando redes neuronales. En el estudio se analizó el modelo matemático existente y se realizó la identificación a través de un sistema electrónico de adquisición de señales con los programas MATLAB y LabVIEW. La metodología empleada en el proyecto corresponde a una investigación experimental y se enmarca en un enfoque empírico analítico de carácter descriptivo y corte trasversal, desarrollada en cuatro etapas: análisis, planeación, ejecución y evaluación. El resultado obtenido es la identificación del sistema hidráulico y el desarrollo de su controlador digital a base de redes neuronales. Se logró des... Ver más
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1909-7891
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2016-01-01
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Rubén Darío Cárdenas Espinosa - 2017
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Identificación y control digital con redes neuronales para un sistema hidráulico. Identification and digital control with neural networks for a hydraulic system. Este artículo presenta la identificación de parámetros dinámicos para modelar un sistema hidráulico y el diseño de su controlador digital utilizando redes neuronales. En el estudio se analizó el modelo matemático existente y se realizó la identificación a través de un sistema electrónico de adquisición de señales con los programas MATLAB y LabVIEW. La metodología empleada en el proyecto corresponde a una investigación experimental y se enmarca en un enfoque empírico analítico de carácter descriptivo y corte trasversal, desarrollada en cuatro etapas: análisis, planeación, ejecución y evaluación. El resultado obtenido es la identificación del sistema hidráulico y el desarrollo de su controlador digital a base de redes neuronales. Se logró desarrollar el control de posición para un cilindro hidráulico empleando como elemento de control una servoválvula 4/3 vías referencia 158351, un sensor de posición potenciómetro lineal, una tarjeta de adquisición de datos conectada a un computador utilizando un algoritmo implementado en LabVIEW, el cual es el encargado de recibir y enviar las señales al sistema por medio de un programa de control. This article presents the identification of dynamic parameters to model a hydraulic system and the design of its digital controller using neural networks. The existing mathematical model was analyzed in the study, and the identification through an electronic signal acquisition system was carried out using the MATLAB and LabVIEW programs. The methodology used in the project corresponds to an experimental research and is put in the frame of an empirical analytical approach of descriptive character and transversal nature, developed in four stages: analysis, planning, execution and evaluation.The result obtained is the identification of the hydraulic system and the development of its digital controller based on neural networks. It was possible to develop the position control for a hydraulic cylinder using as a control element a 4/3-way servo valve reference 158351, a linear potentiometer position sensor, a data acquisition card connected to a computer using an algorithm implemented in LabVIEW, which is responsible for receiving and sending the signals to the system by means of a control program. Cárdenas Espinosa, Rubén Darío Giraldo Cárdenas, Robinson MATLAB LabVIEW sistema hidráulico control digital redes neuronales MATLAB LabVIEW hydraulic system digital control neural networks 12 , Año 2017 : Enero - Diciembre Artículo de revista Journal article 2017-01-01T00:00:00Z 2017-01-01T00:00:00Z 2016-01-01 application/pdf Universidad de Caldas Revista Vector 1909-7891 https://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/vector/article/view/234 10.17151/vect.2017.12.4 https://doi.org/10.17151/vect.2017.12.4 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Rubén Darío Cárdenas Espinosa - 2017 32 39 Larco A.M., Aguirre P.A, Martin C. (2010). Identificación y diseño del controlador para un sistema regulador de temperatura en un cuarto térmico. Refrigeración como Tesis de Maestría. Avilés O.F. (2016). Identificación de sistemas. Ciencia e Ingeniería Neogranadina, 11, 75-79. Barber F., Botti V.J., Koehler J. (2002). AI: Past, Present and Future. UPGRADE, Vol. 3, No. 5, pp. 2-5. Barrera J.A.T. (Sin fecha). Redes Neuronales. Universidad de Guadalajara Disponible en: http://www.cucei.udg.mx/sites/default/files/pdf/toral_barrera_jamie_areli.pdf [Visitada en octubre de 2016]. Cabello A.E. (2011). Sistema hidráulico de gobierno de un remolcador de puerto de 20 TM BP. .. Garrido S., Moreno L., Balaguer C. (1999). Identificación, estimación y control de sistemas no-lineales mediante RGO. Universidad Carlos III. Groover M.P. (1997). Fundamentos de manufactura moderna: materiales, procesos y sistemas. Pearson Educación. Matich D.J. (2001). Redes neuronales: Conceptos básicos y aplicaciones. Cátedra de informática aplicada a la ingeniería de procesos– Orientación I. Morales R.A. (2012). Diseño de circuitos de control para válvulas proporcionales en sistemas hidráulicos… Nikolov G., Nikolova B. (2008). Virtual techniques for liquid level monitoring using differential pressure sensors. RECENT Journal for Industrial Engineering, ISSN, 2065-4529… Ogata K. (2003). Ingeniería de control moderna. Pearson Educación. Oppenheim A.V., Willsky A.S., Nawab S.H. (1998). Señales y sistemas. Pearson Educación. Pulgarín P., A.J. (2001). Aplicación de herramientas de Inteligencia Computacional en la Planificación de Recursos. Tesis de Maestría. Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín, Col… Trujillo H. A.D. y Gómez A., L.E. (2007). Inteligencia Artificial: Emulación de mecanismos. Tecno INTELECTO, Vol. 4, No. 2, Wildberger M.D. (1996). Soziale Angst: ist Schüchternheit ein Makel? (Doctoral dissertation). https://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/vector/article/download/234/180 info:eu-repo/semantics/article http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text Publication |
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Este artículo presenta la identificación de parámetros dinámicos para modelar un sistema hidráulico y el diseño de su controlador digital utilizando redes neuronales. En el estudio se analizó el modelo matemático existente y se realizó la identificación a través de un sistema electrónico de adquisición de señales con los programas MATLAB y LabVIEW.
La metodología empleada en el proyecto corresponde a una investigación experimental y se enmarca en un enfoque empírico analítico de carácter descriptivo y corte trasversal, desarrollada en cuatro etapas: análisis, planeación, ejecución y evaluación. El resultado obtenido es la identificación del sistema hidráulico y el desarrollo de su controlador digital a base de redes neuronales. Se logró desarrollar el control de posición para un cilindro hidráulico empleando como elemento de control una servoválvula 4/3 vías referencia 158351, un sensor de posición potenciómetro lineal, una tarjeta de adquisición de datos conectada a un computador utilizando un algoritmo implementado en LabVIEW, el cual es el encargado de recibir y enviar las señales al sistema por medio de un programa de control.
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The methodology used in the project corresponds to an experimental research and is put in the frame of an empirical analytical approach of descriptive character and transversal nature, developed in four stages: analysis, planning, execution and evaluation.The result obtained is the identification of the hydraulic system and the development of its digital controller based on neural networks. It was possible to develop the position control for a hydraulic cylinder using as a control element a 4/3-way servo valve reference 158351, a linear potentiometer position sensor, a data acquisition card connected to a computer using an algorithm implemented in LabVIEW, which is responsible for receiving and sending the signals to the system by means of a control program.
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