Diseño del Sistema de Control de un Motor de C.C. mediante Redes Neuronales

Abstract

[CA] En este projecte es planteja l'aplicació de les xarxes neuronals per a dissenyar el sistema de control d'un motor de corrent cont ínua , estudiant els resultats i comparant - los amb altres mètodes de control tradicional i lógica borrosa . La possibilitat d'entrenar les xarxes neuronals permet dissenyar un control intel·ligent que incloga info rmació de les zones no lineals del sistema, el qual resultaria impossible utilitzant controls tradicionals. Durant l'estudi s'ha observat un baix nivell de soroll i oscil·lacions suaus, sent per tant un control poc agressiu per al motor. A pesar de la natu ralesa adaptativa de les xarxes neuronals, estes no tenen robustesa enfront canvis bruscos del model a controlar, requerint - se un nou entrenament per a eliminar l'error de posició. Així mateix, es plantegen una llista d'alternatives de controls basats en les xarxes neuronals a partir de les conclusions tretes. La metodologia a seguir ha sigut la creació d'una interfície gràfica utilitzant el programa ri MATLAB , aprofita nt les toolboxes de maneig de xarxes neuronals que facilita, a fi de visualitzar i config urar les dades arreplegades del motor de corrent continu per a dissenyar el seu sistema de control . P osteriorment s’ha contrasta t amb els mètodes de control P roporcional - I ntegral - D erivatiu i lògica borrosa.

[ES] En este proyecto se plantea la aplicación de las redes neuronales para diseñar el sistema de control de un motor de corriente continua, estudiando los resultados y comparándolos con otros métodos de control tradicional y de lógica borrosa. La posibilidad de entrenar las redes neuronales permite diseñar un control inteligente que incluya información de las zonas no lineales del sistema, lo que resultaría imposible utilizando controles tradicionales. Durante el estudio se ha observado un bajo nivel de ruido y oscilaciones suaves, siendo por tanto un control poco agresivo para el motor. A pesar de la naturaleza adaptativa de las redes neuronales, estas carecen de robustez frente a cambios bruscos del modelo a controlar, requiriéndose un nuevo entrenamiento para eliminar el error de posición. Así mismo, se plantean una lista de alternativas de controles basados en las redes neuronales a partir de las conclusiones sacadas. La metodología a seguir ha sido la creación de una interfaz gráfica utilizando el programa MATLAB, aprovechado las toolboxes de manejo de redes neuronales que facilita, con el fin de visualizar y configurar los datos recogidos del motor de corriente continua para diseñar su sistema de control. Posteriormente se ha contrastado con los métodos de control Proporcional-Integral-Derivativo y lógica borrosa.

[EN] In this project, the application of neural networks to design a control system for a DC motor has been approached, studying the results and comparing them with other traditional control methods and fuzzy logic. The possibility of training neural networks allows for the design of an intelligent control method that includes information of the non-linear zones of the system, which would prove impossible otherwise if more traditional controls were used. During the study period, low noise level and soft oscillations have been observed, resulting in a less aggressive control for the motor. Despite the adaptive nature of neural networks, these lack sturdiness against abrupt model changes, making the requirement of a new training to eliminate the position error a must. Likewise, a list of neural network-based control alternatives are proposed based on the conclusions acquired. The following methodology has been the creation of a graphic interface using the MATLAB software. The neural network handling toolboxes the program provides have been utilized with the purpose of visualizing and configuring the data acquired from the continuous current motor to design its control system. Subsequently, the Proportional-Integral-Derivative and fuzzy logic control methods have been contrasted with others.