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dc.contributor.advisorDelgado Trejos, Edilson
dc.contributor.advisorOrtiz Valencia, Paula Andrea
dc.contributor.advisorPena Palacio, Alejandro
dc.contributor.authorDavila Gomez, Amalia
dc.date.accessioned2018-03-09T19:59:35Z
dc.date.accessioned2015-11-05T22:11:46Z
dc.date.accessioned2016-09-05T23:49:24Z
dc.date.accessioned2019-03-04T14:23:54Z
dc.date.available2018-03-09T19:59:35Z
dc.date.available2015-11-05T22:11:46Z
dc.date.available2016-09-05T23:49:24Z
dc.date.available2019-03-04T14:23:54Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12622/139
dc.description.abstractEn la práctica, los sistemas físicos obedecen a una dinámica multivariada e interactuante, que fácilmente es influenciada, perturbada o integrada por incertidumbres de diversas clases, las cuales inducen naturaleza estocástica al proceso global y algunas veces llegan a afectar la completitud de los datos. En esta tesis se presenta una metodología para la identificación y control de sistemas estocásticos con observaciones incompletas mediante modelos neuro-difusos. En particular, se desarrolla el análisis de la dinámica de un vehículo operado remotamente (ROV, Remotely Operated Vehicle) para aplicaciones submarinas, con el fin de determinar el modelo matemático y obtener simulaciones de la respuesta natural del sistema. Adicionalmente, se emplea un mecanismo de identificación del proceso mediante un modelo neuronal y otro neuro-difuso, los cuales se integran con un esquema de reducción de perturbaciones estocásticas para sobreponer las observaciones incompletas que residan en el proceso operativo. Finalmente, se propone un modelo neuro-difuso (ANFIS, Adaptive neuro fuzzy inference system) para controlar el sistema y se compara con el desempeño de una red neuronal con múltiples elementos Adaline (MADALINE, Multiple Adaline) con el fin de analizar las ventajas que ofrece la inclusión de conocimiento mediante reglas de inferencia difusa. Los resultados experimentales mostraron que se logró la controlabilidad del sistema llevándolo a un estado globalmente atractivo en el sentido de Lyapunov. Se pudo concluir que gracias a la capacidad de adaptación y contenencia de conocimiento lingüístico de los modelos neuro-difusos, el desempeño de control tuvo mayor rendimiento en términos de precisión y robustez, al compararlo con el modelo neuronal en aplicaciones operativas del ROV. Se destaca además la facilidad que tienen los modelos neuro-difusos para ser ampliamente potenciados mediante la integración de otros esquemas de procesamiento, dados los asuntos que quedaron pendientes en relación al error de estado estable y las perturbaciones ocasionadas por la interacción de los componentes.spa
dc.format.extent103 p
dc.format.mediumRecurso electrónicospa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitanospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectProcesos estocasticosspa
dc.subjectTeoria de sistemasspa
dc.subjectSistemas de inferencia neurodifusosspa
dc.subjectRedes neuronalesspa
dc.titleIdentificacion y control de sistemas estocasticos con observaciones incompletas mediante modelos neurodifusosspa
dc.publisher.facultyFacultad de ingenieríasspa
dc.publisher.programMaestría en Automatización y Control Industrialspa
dc.description.degreenameMagister en Automatización y Controlspa
dc.identifier.instnameinstname:Instituto Tecnológico Metropolitanospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Instituto Tecnológico Metropolitanospa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.itm.edu.co/
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.relation.referencesSánchez, S., & Giraldo, E. (2008). Speed control of induction motor using fuzzy recursive least squares technique. Revista Tecnológicas, 21, 99-111.
dc.relation.citationissueTecnoLógicasspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.publisher.grantorInstituto Tecnológico Metropolitanospa


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