Modelo de red neuronal ARMAX para un péndulo de Furuta

Autores/as

  • David Acosta Villamil Universidad del Norte
  • Jose Noguera Polania Universidad del Norte
  • Jovanny Pacheco Bolivar Universidad del Norte
  • Marco Sanjuan Mejia Universidad del Norte

Palabras clave:

Redes neuronales, Péndulo de Furuta, Identificación de sistemas, Modelo NN-ARMAX

Resumen

El péndulo invertido rotacional o péndulo de Furuta es un sistema mecatrónico utilizado por los ingenieros de control para explorar una variedad de modelos dinámicos y estrategias de control debido a su naturaleza no lineal, inestabilidad en lazo abierto y porque es un sistema subactuado (más grados de libertad que actuadores), siendo la base para el diseño de vehículos como el segway, aeropatines, entre otros. Los autores presentan un modelo para el péndulo de Furuta utilizando las ecuaciones de Euler-Lagrange y una metodología para identificar un modelo de caja negra entrenando una NNARMAX (Red Neuronal Autoregresiva con Promedios Móviles con Entradas Exógenas). Los resultados muestran que dos modelos MISO-NNARMAX interconectados estiman con precisión predicciones de 10 pasos hacia adelante para los ángulos horizontal y vertical.

 

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Biografía del autor/a

David Acosta Villamil, Universidad del Norte

Departamento de Ingeniería Mecánica. Universidad del Norte

Jose Noguera Polania, Universidad del Norte

Departamento de Ingeniería Mecánica. Universidad del Norte

Jovanny Pacheco Bolivar, Universidad del Norte

Departamento de Ingeniería Mecánica. Universidad del Norte

Marco Sanjuan Mejia, Universidad del Norte

Departamento de Ingeniería Mecánica. Universidad del Norte

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Publicado

2024-12-20

Cómo citar

[1]
D. Acosta Villamil, J. Noguera Polania, J. Pacheco Bolivar, y M. Sanjuan Mejia, «Modelo de red neuronal ARMAX para un péndulo de Furuta», Ingeniare, Rev. chil. ing., vol. 29, n.º 4, dic. 2024.

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