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Vol. 10. Núm. 4.
Páginas 413-422 (octubre - diciembre 2013)
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Páginas 413-422 (octubre - diciembre 2013)
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Control Neuronal Combinado para Generar Espectros de Oleajes
Combined Neural Control to Generate Wave Spectrums
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Luis P. Sánchez Fernández
Autor para correspondencia
lsanchez@cic.ipn.mx

Autor para correspondencia.
, José J. Carbajal Hernández, Luis A. Sánchez Pérez, Roberto Herrera Charles
Instituto Politécnico Nacional. Centro de Investigación en Computación. Av. Juan de Dios Bátiz s/n casi esq. Miguel Othón de Mendizábal, Col. Nueva Industrial Vallejo. CP 07738. Ciudad de México, México
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Resumen

Se presenta un método novedoso para controlar la obtención de espectros de energía de oleajes, de gran utilidad en los laboratorios de investigación y desarrollo de Hidráulica Marítima. El elemento final de control o manipulador es un motor eléctrico lineal conectado a un servo-control el cual es supervisado mediante una computadora. El algoritmo de control automático se realiza con un esquema neuronal combinado, compuesto por una red neuronal artificial “feed-forward” y un controlador proporcional integral. El sistema computacional implementado incluye características de autoaprendizaje, materializado en el re-entrenamiento en línea de la red neuronal lo cual hace posible adaptarse a cambios en los parámetros del “proceso controlado” y a perturbaciones, altamente influyentes en el espectro de energía que impacta una obra hidráulica objeto de estudio.

Palabras clave:
Control
neuronal
oleaje
espectros
hidráulica
Abstract

A novel method is presented to control the generation of wave energy spectrum, useful in research and development laboratories of Maritime Hydraulic. The final control element is a linear electric motor connected to a servo-control which is monitored by a computer. The automatic control algorithm is performed with a combined neural scheme. It consists of an artificial neural network “feed-forward” and a proportional integral controller. The computer system includes self-learning based on an online training of the neural network. It makes possible to adapt to changes in the parameters of the “controlled process” and disturbances that impact the studied hydraulic work.

Keywords:
Control
neural
wave
spectrums
hydraulic
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