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Control Neuroborroso en Red. Aplicación al Proceso de Taladrado de Alto Rendimiento

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Control Neuroborroso en Red. Aplicación al Proceso de Taladrado de Alto Rendimiento

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dc.contributor.author Gajate, Agustín es_ES
dc.contributor.author Haber, Rodolfo E. es_ES
dc.date.accessioned 2020-06-04T18:31:46Z
dc.date.available 2020-06-04T18:31:46Z
dc.date.issued 2009-01-12
dc.identifier.issn 1697-7912
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/145383
dc.description.abstract [EN] The neurofuzzy system known as Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS), is a pioneering work, as well as the simplest computationally and the most viable for real-time applications. This work is focused on designing and implementing a neurofuzzy control system of a high-performance drilling process through a Profibus network. The internal model control (IMC) paradigm accomplishes this goal by using direct and inverse process models for designing the control system. From the technical point of view, the aim is to maximize both the material removal rate and useful tool life. The results obtained are significant both in simulation as well as the real time application which are also verified by several performance indices. es_ES
dc.description.abstract [ES] Este trabajo muestra el diseño y la implementación de un sistema neuroborroso para el modelado y control en red de un proceso de taladrado de alto rendimiento. El sistema neuroborroso considerado en este estudio es el conocido como Adaptive Network based Fuzzy Inference System (ANFIS), en el que las reglas borrosas se obtienen a partir de datos entrada/salida. Para el diseño del sistema de control se ha elegido el paradigma del control por modelo interno. Los resultados obtenidos son positivos tanto en la simulación como en la aplicación al control en red de la fuerza de corte. Desde el punto de vista técnico, se aumenta la tasa de arranque de material y al mismo tiempo se garantiza un aprovechamiento efectivo de la vida útil de la herramienta de corte. Este buen comportamiento del sistema de control neuroborroso basado en control por modelo interno se ha verificado por medio de varias cifras de mérito. es_ES
dc.description.sponsorship Al proyecto DPI2005-04298 “Sistema de Control y Supervisión en Red Basado en Técnicas de Inteligencia Artificial para Optimizar Procesos de Mecanizado a Alta Velocidad (COREMAV)”. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Neurofuzzy systems es_ES
dc.subject Internal model control es_ES
dc.subject Networked control es_ES
dc.subject High-performance drilling process es_ES
dc.subject Sistemas neuroborrosos es_ES
dc.subject Control por modelo interno es_ES
dc.subject Control en red es_ES
dc.subject Taladrado de alto rendimiento es_ES
dc.title Control Neuroborroso en Red. Aplicación al Proceso de Taladrado de Alto Rendimiento es_ES
dc.title.alternative Networked Neurofuzzy Control. An Application to a Drilling Process es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MEC//DPI2005-04298/ES/SISTEMA DE CONTROL Y SUPERVISION EN RED BASADO EN TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA OPTIMIZAR PROCESOS DE MECANIZADO A ALTA VELOCIDAD/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Gajate, A.; Haber, RE. (2009). Control Neuroborroso en Red. Aplicación al Proceso de Taladrado de Alto Rendimiento. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 6(1):31-38. http://hdl.handle.net/10251/145383 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/8347 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 31 es_ES
dc.description.upvformatpfin 38 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 6 es_ES
dc.description.issue 1 es_ES
dc.identifier.eissn 1697-7920
dc.relation.pasarela OJS\8347 es_ES
dc.contributor.funder Ministerio de Educación y Ciencia es_ES


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