Control de Temperatura en un Reactor Batch Exotérmico usando un Sistema Neurodifuso
Los sistemas híbridos (neurodifusos) son sistemas que en la actualidad presentan gran aplicabilidad en la solución de problemas altamente no lineales, siendo una combinación factible debido a que la lógica difusa puede presentar cierta versatilidad en la secuencia de toma de decisiones cuestiones qu...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2007 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo |
| Repositorio: | Redalyc-UMSNH |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:94403415 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=94403415 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Ingeniería lógica difusa Redes Neuronales sistemas híbridos |
| Sumario: | Los sistemas híbridos (neurodifusos) son sistemas que en la actualidad presentan gran aplicabilidad en la solución de problemas altamente no lineales, siendo una combinación factible debido a que la lógica difusa puede presentar cierta versatilidad en la secuencia de toma de decisiones cuestiones que a las redes neuronales se considera que son un poco lentas ya que si no se consideran estas decisiones durante su entrenamiento será imposible para el sistema neuronal haga la toma de dicha decisión, al hacer el hibrido el sistema neuronal puede presentar conflicto en la toma de decisiones pero el apoyo en el recalculo de los pesos sinápticos lo hará el sistema difuso para lograr un mejor control, en el presente trabajo se hace el uso de un sistema de control neuronal para el control de un reactor batch exotérmico, haciendo las modificaciones en el sistema de control sustituyendo las funciones de excitación de la red neuronal por funciones de membresía que se usan en el control difuso utilizándose un entrenamiento de tipo acelerado como lo es el entrenamiento Quasibackpropation. |
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