Modelo neuronal multivariable de un sistema Twin-Rotor

  1. Luis Ignacio Ruiz 1
  2. Eloy Irigoyen 1
  3. Vicente Gómez 1
  4. Fernando Artaza Fano 1
  1. 1 Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
    info

    Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

    Lejona, España

    ROR https://ror.org/000xsnr85

Libro:
Actas de las XXXVII Jornadas de Automática: Madrid. 7, 8 y 9 de septiembre de 2016

Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña ; Comité Español de Automática

ISBN: 978-84-9749-808-1

Año de publicación: 2016

Páginas: 907-912

Congreso: Jornadas de Automática (37. 2016. Madrid)

Tipo: Aportación congreso

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Resumen

Este trabajo tiene como objetivo contribuir al uso de técnicas de Computación Inteligente para la obtención, en este caso, de un modelo perfectamente funcional de un sistema MIMO (Multi-Input Multi-Output) de tipo Twin-Rotor. Dicho sistema presenta en determinados puntos de trabajo un elevado grado de no linealidad debido a las características intrínsecas del mismo, donde sus dos entradas y sus dos salidas quedan fuertemente acopladas, poniendo en compromiso sus condiciones de estabilidad, ante estrategias de control tradicionales. Este sistema consta de un rotor superior y otro lateral de cola, que controlan el Pitch y el Yaw respectivamente. El modelo neuronal NARX obtenido se presenta como una caja negra (“Black-Box”) que reproduce de forma aproximada la dinámica del funcionamiento del sistema, manteniendo los comportamientos no lineales más generales, tal y como lo demuestran los resultados presentados.

Fuente de los datos: Dialnet