Implementación de un sistema de control adaptativo a través de una red neuronal multicapa de perceptrones

Abstract

Sucesivas experiencias en el desarrollo, implementación y operación de sistemas de control para ensayar motores de combustión interna permitieron perfeccionar un módulo digital sobre un Computador Personal (PC) que demostró ser una opción ventajosa por su bajo costo, buena performance y alta confiabilidad. Para ello se recurrió a un sistema de control conmutado que se apoya en unidades de lógica proporcional, integral y derivativa (PID), que están destinadas a hacer los correspondientes ajustes sobre los parámetros de velocidad y carga del motor. Sin embargo, la definición de las condiciones de conmutación en esta solución implica un proceso laborioso. Para superar esta dificultad se reemplazó la unidad de control conmutado por una de control adaptativo, que fue implementada sobre una red neuronal multicapa de perceptrones, incorporando inteligencia computacional al proceso de selección de la estructura de control mas apropiada en cada caso. En este trabajo se describen detalles de la solución adoptada y algunas predicciones sobre el desempeño esperado a través de un proceso numérico de simulación.