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dc.contributor.author | Saludes Rodil, Sergio | es_ES |
dc.contributor.author | Fuente, M. J. | es_ES |
dc.date.accessioned | 2020-06-10T18:51:02Z | |
dc.date.available | 2020-06-10T18:51:02Z | |
dc.date.issued | 2009-12-02 | |
dc.identifier.issn | 1697-7912 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/145970 | |
dc.description.abstract | [ES] Este artículo trata sobre el control IMC no lineal y un método para hacerlo tolerante a los fallos en la planta. El control IMC no lineal se consigue por medio de modelos no lineales de la planta y de la inversa de la dinámica de la misma. Ambos se hacen mediante redes neuro-difusas del tipo ANFIS. La tolerancia a los fallos abruptos e incipientes en la planta se consigue mediante la adición de una señal de control compensadora. Ésta se calcula mediante una red neuronal que se entrena en línea a partir de la minimización del error de control. Se muestran resultados en simulación para una planta de control de pH. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] In this paper nonlinear IMC control and a method for achieving fault tolerant control in that framework is addressed. Nonlinear IMC control is attained by means of plant and plant-inverse nonlinear models. Both models are implemented using ANFIS neurofuzzy nets. Fault tolerance to abrupt and incipient faults is accomplished by adding a compensating control signal. This signal is computed using an online trained neural network. The training is performed minimising the control error. Simulation results in a pH control plant are presented. | es_ES |
dc.description.sponsorship | Este trabajo ha sido financiado por la Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología (CICYT) a través del proyecto DPI2006-15716-C02-02. | 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 | IMC | es_ES |
dc.subject | Neural networks | es_ES |
dc.subject | Nonlinear control | es_ES |
dc.subject | Fault-tolerant control | es_ES |
dc.subject | Redes neuronales | es_ES |
dc.subject | Control no lineal | es_ES |
dc.subject | Control tolerante a fallos | es_ES |
dc.title | Control IMC No Lineal Tolerante a Fallos | es_ES |
dc.title.alternative | Fault-tolerant nonlinear imc control | es_ES |
dc.type | Artículo | es_ES |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/MEC//DPI2006-15716-C02-02/ES/TECNOLOGIAS AVANZADAS DE SUPERVISION Y CONTROL PARA LA OPERACION OPTIMA DE EDARS/ | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Saludes Rodil, S.; Fuente, MJ. (2009). Control IMC No Lineal Tolerante a Fallos. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 4(2):52-63. http://hdl.handle.net/10251/145970 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | OJS | es_ES |
dc.relation.publisherversion | https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/8203 | es_ES |
dc.description.upvformatpinicio | 52 | es_ES |
dc.description.upvformatpfin | 63 | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.description.volume | 4 | es_ES |
dc.description.issue | 2 | es_ES |
dc.identifier.eissn | 1697-7920 | |
dc.relation.pasarela | OJS\8203 | es_ES |
dc.contributor.funder | Ministerio de Educación y Ciencia | es_ES |