Control IMC No Lineal Tolerante a Fallos
[ES] Este artículo trata sobre el control IMC no lineal y un método para hacerlo tolerante a los fallos en la planta. El control IMC no lineal se consigue por medio de modelos no lineales de la planta y de la inversa de la dinámica de la misma. Ambos se hacen mediante redes neuro-difusas del tipo AN...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2009 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/145970 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/145970 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | IMC Neural networks Nonlinear control Fault-tolerant control Redes neuronales Control no lineal Control tolerante a fallos |
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Control IMC No Lineal Tolerante a FallosFault-tolerant nonlinear imc controlSaludes Rodil, SergioFuente, M. J.IMCNeural networksNonlinear controlFault-tolerant controlRedes neuronalesControl no linealControl tolerante a fallos[ES] Este artículo trata sobre el control IMC no lineal y un método para hacerlo tolerante a los fallos en la planta. El control IMC no lineal se consigue por medio de modelos no lineales de la planta y de la inversa de la dinámica de la misma. Ambos se hacen mediante redes neuro-difusas del tipo ANFIS. La tolerancia a los fallos abruptos e incipientes en la planta se consigue mediante la adición de una señal de control compensadora. Ésta se calcula mediante una red neuronal que se entrena en línea a partir de la minimización del error de control. Se muestran resultados en simulación para una planta de control de pH.[EN] In this paper nonlinear IMC control and a method for achieving fault tolerant control in that framework is addressed. Nonlinear IMC control is attained by means of plant and plant-inverse nonlinear models. Both models are implemented using ANFIS neurofuzzy nets. Fault tolerance to abrupt and incipient faults is accomplished by adding a compensating control signal. This signal is computed using an online trained neural network. The training is performed minimising the control error. Simulation results in a pH control plant are presented.Este trabajo ha sido financiado por la Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología (CICYT) a través del proyecto DPI2006-15716-C02-02.Universitat Politècnica de ValènciaMinisterio de Educación y CienciaRepositorio Institucional de la Universitat Politècnica de València Riunet20092009-12-02journal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501VoRhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://riunet.upv.es/handle/10251/145970reponame:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valénciainstname:Universitat Politècnica de València (UPV)EspañolspaMinisterio de Educación y Ciencia https://doi.org/10.13039/501100008743 DPI2006-15716-C02-02 TECNOLOGIAS AVANZADAS DE SUPERVISION Y CONTROL PARA LA OPERACION OPTIMA DE EDARSopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:riunet.upv.es:10251/1459702026-06-13T07:49:27Z |
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[ES] Este artículo trata sobre el control IMC no lineal y un método para hacerlo tolerante a los fallos en la planta. El control IMC no lineal se consigue por medio de modelos no lineales de la planta y de la inversa de la dinámica de la misma. Ambos se hacen mediante redes neuro-difusas del tipo ANFIS. La tolerancia a los fallos abruptos e incipientes en la planta se consigue mediante la adición de una señal de control compensadora. Ésta se calcula mediante una red neuronal que se entrena en línea a partir de la minimización del error de control. Se muestran resultados en simulación para una planta de control de pH. |
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