Control Neuronal Combinado para Generar Espectros de Oleajes

dc.contributor.authorSánchez Fernández, Luis P.es_ES
dc.contributor.authorCarbajal Hernández, José J.es_ES
dc.contributor.authorSánchez Pérez, Luis A.es_ES
dc.contributor.authorHerrera Charles, Robertoes_ES
dc.contributor.funderInstituto Politécnico Nacional, Méxicoes_ES
dc.contributor.funderConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología, Méxicoes_ES
dc.date.accessioned2020-05-21T07:03:04Z
dc.date.available2020-05-21T07:03:04Z
dc.date.issued2013-10-13
dc.description.abstract[ES] 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.es_ES
dc.description.abstract[EN] 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.en_EN
dc.description.accrualMethodOJSes_ES
dc.description.bibliographicCitationSánchez Fernández, LP.; Carbajal Hernández, JJ.; Sánchez Pérez, LA.; Herrera Charles, R. (2013). Control Neuronal Combinado para Generar Espectros de Oleajes. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 10(4):413-433. https://doi.org/10.1016/j.riai.2013.05.013es_ES
dc.description.issue4es_ES
dc.description.referencesAlter, D. M., & Tsao, T.-C. (1996). Control of Linear Motors for Machine Tool Feed Drives: Design and Implementation of H∞ Optimal Feedback Control. Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, 118(4), 649-656. doi:10.1115/1.2802339es_ES
dc.description.referencesÅström, K. J., & Hägglund, T. (2001). The future of PID control. Control Engineering Practice, 9(11), 1163-1175. doi:10.1016/s0967-0661(01)00062-4es_ES
dc.description.referencesÅström, K. J., & Hägglund, T. (2004). Revisiting the Ziegler–Nichols step response method for PID control. Journal of Process Control, 14(6), 635-650. doi:10.1016/j.jprocont.2004.01.002es_ES
dc.description.referencesBabarit, A., & Clément, A. H. (2006). Optimal latching control of a wave energy device in regular and irregular waves. Applied Ocean Research, 28(2), 77-91. doi:10.1016/j.apor.2006.05.002es_ES
dc.description.referencesBiésel, F., Suquet, F., 1951. Les apparails générateurs de houle en laboratoire, La Houille Blanche.(translated by St.Anthony Falls Hydr. Lab., Univ. Minnesota, Rept. No. 39).es_ES
dc.description.referencesBretschneider, C., 1973. Deep water wave forecasting curves. En: Shore Protection Manual, U.S. Army Coastal Engineering Research Center, pp. 36-37.es_ES
dc.description.referencesBullock, G. N., & Murton, G. J. (1989). Performance of a Wedge‐Type Absorbing Wave Maker. Journal of Waterway, Port, Coastal, and Ocean Engineering, 115(1), 1-17. doi:10.1061/(asce)0733-950x(1989)115:1(1)es_ES
dc.description.referencesGalvin, C.J., 1964. Wave-Height Prediction for Wave Generators in Shallow Water, Coastal Engineering Research Center (U.S.), Technical memorandum, ISSN 03757919 Washington, D.C, 21 p.es_ES
dc.description.referencesGoda, Y., 2000. Random Seas and Design of Maritime Struct., Singapore, Scientific W., 443 pp.es_ES
dc.description.referencesGoda, Y., Suzuki, Y., 1976. Estimation of incident and reflected waves. Proc., 15th ICCE, ASCE, 828-845.es_ES
dc.description.referencesKatell, G., & Eric, B. (2002). Accuracy of solitary wave generation by a piston wave maker. Journal of Hydraulic Research, 40(3), 321-331. doi:10.1080/00221680209499946es_ES
dc.description.referencesHagan, M., Demuth, H., 2008. Neural Networks for Control, Tutorial. School of Electrical & Computer Engineering Oklahoma State University, Electrical Engineering Department University of Idaho.es_ES
dc.description.referencesHerrera R., Sánchez, L.P., 2008. Generación de oleaje irregular unidireccional con autoaprendizaje, Tesis de Doctorado en Ciencias de la Computación, Centro de Investigación en Computación, IPN, México.es_ES
dc.description.referencesKimura, A. (1985). The Decomposition of Incident and Reflected Random Wave Envelopes. Coastal Engineering in Japan, 28(1), 59-69. doi:10.1080/05785634.1985.11924405es_ES
dc.description.referencesLópez, C., 1998. Influencia de la reflexión del oleaje en la estabilidad de diques en talud. Tesis Doctoral, Universidad de Cantabria, Santander. España.es_ES
dc.description.referencesMedina, J. R. (2001). Estimation of Incident and Reflected Waves Using Simulated Annealing. Journal of Waterway, Port, Coastal, and Ocean Engineering, 127(4), 213-221. doi:10.1061/(asce)0733-950x(2001)127:4(213)es_ES
dc.description.referencesMitsuyasu, H., Tasai, F., Suhara, T., Mizuno, S., Ohkusu, M., Honda, T., & Rikiishi, K. (1980). Observation of the Power Spectrum of Ocean Waves Using a Cloverleaf Buoy. Journal of Physical Oceanography, 10(2), 286-296. doi:10.1175/1520-0485(1980)010<0286:ootpso>2.0.co;2es_ES
dc.description.referencesPsaltis, D., Sideris, A., & Yamamura, A. A. (1988). A multilayered neural network controller. IEEE Control Systems Magazine, 8(2), 17-21. doi:10.1109/37.1868es_ES
dc.description.referencesRice, S.O., 1954. Mathematical analysis of random noise, Selected Paper on Noise and Stochastic Processes, Dover, pp 133-294.es_ES
dc.description.referencesRivas Perez, R., Feliu Batlle, V., & Sanchez Rodriguez, L. (2007). Robust system identification of an irrigation main canal. Advances in Water Resources, 30(8), 1785-1796. doi:10.1016/j.advwatres.2007.02.002es_ES
dc.description.referencesSánchez, L.P., 2004. Error en las mediciones computarizadas de oleaje en laboratorios de investigación, Ingeniería Hidráulica en México, XIX, 2, 101-106.es_ES
dc.description.referencesSanner, R. M., & Slotine, J.-J. E. (1992). Gaussian networks for direct adaptive control. IEEE Transactions on Neural Networks, 3(6), 837-863. doi:10.1109/72.165588es_ES
dc.description.referencesSchäffer, H.A., Hyllested, P., 1999. Reflection analysis using an active wave absorption control system (Danish Hydraulic Institute, Denmark), Coastal Structures’99: Proceedings of International Conference, Santander, Spain, 7-10 June, 93-100.es_ES
dc.description.sponsorshipEste trabajo ha sido realizado gracias al apoyo y financiamiento del Instituto Politécnico Nacional y del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, ambos de Méxicoes_ES
dc.description.upvformatpfin433es_ES
dc.description.upvformatpinicio413es_ES
dc.description.volume10es_ES
dc.identifier.doi10.1016/j.riai.2013.05.013
dc.identifier.eissn1697-7920
dc.identifier.issn1697-7912
dc.identifier.urihttps://riunet.upv.es/handle/10251/143906
dc.languageEspañoles_ES
dc.publisherUniversitat Politècnica de Valènciaes_ES
dc.relation.ispartofRevista Iberoamericana de Automática e Informática industriales_ES
dc.relation.pasarelaOJS\9499es_ES
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.1016/j.riai.2013.05.013es_ES
dc.relation.references10.1115/1.2802339es_ES
dc.relation.references10.1016/S0967-0661(01)00062-4es_ES
dc.relation.references10.1016/j.jprocont.2004.01.002es_ES
dc.relation.references10.1016/j.apor.2006.05.002es_ES
dc.relation.references10.1051/lhb/1951049es_ES
dc.relation.references10.1061/(ASCE)0733-950X(1989)115:1(1)es_ES
dc.relation.references10.1142/3587es_ES
dc.relation.references10.9753/icce.v15.47es_ES
dc.relation.references10.1080/00221680209499946es_ES
dc.relation.references10.1080/05785634.1985.11924405es_ES
dc.relation.references10.1061/(ASCE)0733-950X(2001)127:4(213)es_ES
dc.relation.references10.1175/1520-0485(1980)010<0286:OOTPSO>2.0.CO;2es_ES
dc.relation.references10.1109/37.1868es_ES
dc.relation.references10.1016/j.advwatres.2007.02.002es_ES
dc.relation.references10.1109/72.165588es_ES
dc.rightsReconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)es_ES
dc.rights.accessRightsAbiertoes_ES
dc.subjectControles_ES
dc.subjectNeurales_ES
dc.subjectWavees_ES
dc.subjectSpectrumses_ES
dc.subjectHydraulices_ES
dc.subjectNeuronales_ES
dc.subjectOleajees_ES
dc.subjectEspectroses_ES
dc.subjectHidráulicaes_ES
dc.titleControl Neuronal Combinado para Generar Espectros de Oleajeses_ES
dc.title.alternativeCombined Neural Control to Generate Wave Spectrumses_ES
dc.typeArtículoes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dspace.entity.typePublication
upv.uuid75d64b1e-eae5-42a9-b89f-3f4437f38ce5es_ES

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Sánchez;Carbajal;Sánchez - Control Neuronal Combinado para Generar Espectros de Oleajes.pdf
Tamaño:
1.6 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Versión editorial