Diseño de un controlador adaptativo neuronal usando Filtro Kalman

Abstract

El control, basado en modelo de referencia (MRAS), ha tenido gran acogida en los últimos años, especialmente en los campos de investigación e industria debido a su fácil implementación y capacidad para controlar diferentes procesos. Esta técnica no hace referencia a un método de diseño específico sino a una variedad de algoritmos que permiten la construcción de diversos controladores. Una de las características de esta técnica es el uso directo del modelo del proceso, el cual es utilizado para comparar la salida del sistema, con la del modelo, y así efectuar ajustes sobre los parámetros del controlador. Estos ajustes son conocidos como adaptación. Dada la existencia de diversas dinámicas dentro de los sistemas, se propone utilizar las redes neuronales como representación del sistema en consideración (caldera) de la misma manera se utilizan para encontrar el modelo inverso del sistema, el cual cumplirá la función de controlador; por otra parte, el algoritmo de adaptación de parámetros del controlador corresponde al Filtro Kalman Extendido (EKF), que permite obtener mejores resultados computacionales en comparación con otros métodos.