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Control de velocidad mendiante paradigmas neurodifusos

Control de un servomotor con sistemas neurodifusos
by

Melisa Cuevas

on 22 November 2012

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Transcript of Control de velocidad mendiante paradigmas neurodifusos

NEURODIFUS Que es? Proceso a través del cuál se identifica una necesidad de decisión, se establecen alternativas, se analizan y se elige una de ellas, se implementa la elegida, y se evalúan los resultados. Problema Contrarrestar la enfermedad del nistagmo con un sistema que regule el movimiento involuntario del ojo. Solución propuesta Diseñar un controlador físico que suministre la el valor de torca necesario para contrarrestar el nistagmo. Sensar los cambios de tensión superficial de los músculos rectos laterales para una determiado movimiento horizontal y verificar que se encuentren en el rango correcto. Patología El nistagmo se divide en pendular y de sacudida. Cualquiera de las dos formas puede ser horizontal o, con menos frecuencia, vertical 2) Una lenta traslación de los globos oculares en una dirección u otra. 1) Un temblor continúo a una frecuencia de 30 a 80 ciclos por segundo ocasionado por las contracciones sucesivas de las unidades motoras en los músculos oculares. 3) Movimiento de sacudida súbita que están controlados por el mecanismo involuntario de fijación. Proceso físico del problema El nistagmo es una oscilación ocular rítmica bifásica e involuntaria en la que una o ambas fases son lentas.

La retina posee un potencial eléctrico con respecto a la cornea variante desde (-04mV , -1mV).

(-) mayor actividad metabólica.

Cuando el globo ocular gira en su eje vertical u horizontal el eje eléctrico del dipolo se desvía, registrando una variación de 20uV por cada grado de desplazamiento ocular.

(Electrooculografía) Diagrama del Proceso Físico Ojo como Dipolo Modelado 20uV / Grado Mov. involuntario EOG Nistagmo Variables del sistema Puntos de Operacion Diagramas del sistema Pocisión [Grados]
Entrada - Salida
Torca [ Nm^-1] Ecuación Diferencial del movimiento sacádico del ojo: Ecuación Diferencial en Laplace: Función de Transferencia: Raíces de la FT: Parámetros de la FT: Después de un análisis de modelado, los siguientes parámetros son valores para el modelo no lineal de cualquier movimiento sacádico de cualquier magnitud. Parámetros de la FT Características del sistema:
Estable: polos con Re <0
Sistema con rpta. sobreamortiguada =1.48 =141.51 Diagrama del sistema Diagrama del M Agonista Diagrama del M Antagonista Consluciones Los valores de los parametros en los estudios de Robinson han sido los que mejor se han adaptado al modelo de Thomas Westhiemer, pues los parametros propuestos por Thomas son incompatibles para el estudio de la respuesta humana.

Para describir un movimiento sacadico, se estudia la analogia de un sistema masa-resorte, compuesto en su forma mas primitiva por una esfera, una superficie con friccion y un resorte. A partir de ese modelo propuesto en 1965, se han realizado varios estudios para mejorar el modelado y determinar parametros mucho mas realistas para el ojo humano, pues los primeros resultado no concuerdan con la naturaleza del movimiento.

el control PID, no es eficiente en la mayoria de los casos, especialmente en este, donde se trata de sistemas con control de sistemas de movimiento, en estos casos, se opta por emplear técnicas de control avanzadas como lo es el lazo de avanacción.. Gracias! Instituto Politécnico Nacional UPIITA Teoría del Control Bayareh Mancilla Rafael
Cuevas Sánchez Melisa
Ramírez León Víctor Andres C NTR L Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas Instituto Politécnico Nacional Cuevas Sánchez Melisa
Menéndez Salazar Luis Antonio
Negrete Gómez Julio
Pérez Robles Raquel Estrategias de control neurodifuso
aplicadas a un servo entrenador Presentan: Control
Neurodifuso Planteamiento
del problema Objetivo Metodología Planteamiento del problema Existen diversos métodos de control, en los que destacan los sistemas neurodifusos, los cuales combinan las ventajas que brindan las redes neuronales, con los métodos de inferencia difusa. Se busca realizar el controlador de velocidad mediante un ANFIS para el servo entrenador CE110. Diseñar un controlador digital de velocidad en tiempo real mediante estrategias de control Neurodifuso para un servo entrenador CE110 utilizando el toolbox Fuzzy Logic de MATLAB y ControlDesk. Objetivo Metodología Modelo interno Utilizando la función de transferencia para carga máxima del servo entrenador CE110 se extrajeron datos a la salida de la planta con una entrada tipo:
Senoidal
SBPA
Cuadrada
Chirp
Diente de cierra Extracción de datos Función de transferencia para carga máxima Diagrama a bloques para generar datos de salida de la planta Entrenamiento Modelo derecho Modelo inverso Introducción ¿Qué es un sistema NEURODIFUSO? ¿Qué es un ANFIS? + Red adaptable con entrenamiento supervisado
Algoritmo de entrenamiento Híbrido
Entrada de datos recientes
Entrada de datos historicos Vector de entrenamiento para el modelo derecho:
1.Varm histórico
2.Wrpm histórico
3.Wrpm reciente Validación en SIMULINK del modelo derecho Validación en tiempo real del modelo derecho Comparación de velocidad [rpm]de salida del ANFIS (rojo)
contra la velocidad de salida de la planta en tiempo real (azul) Vector de entrenamiento para el modelo inverso :
1.Wrpm histórico
2.Wrpm histórico
3.Varm reciente Validación del modelo inverso en tiempo real Comparación señal de referencia contra la señal de salida del ANFIS inverso Esquema del controlador con modelo interno Señal de error a la salida del modelo derecho y la planta Comparación de la velocidad de salida del ANFIS derecho y la velocidad a la salida de la planta Señal de control entregada a la salida del modelo INVERSO . Conclusiones El control neurodifuso de un sistema no lineal es mucho más eficaz que el uso de control clásico. Una red ANFIS es un sistema complejo adaptable capaz de sintonizar sus propios valores de polarización y reducción de error debido al proceso de aprendizaje. Existen distintos esquemas de control que pueden ser construidos con ayuda de la ANFIS como lo son:
Modelo Derecho: modelo de funcionamiento de la planta.
Modelo Inverso: permite generar entradas de laplanta
Modelo Interno: calcula y disminuye el error del modelo en lazo cerrado. . Agradecimientos:
DELFIN-IPN
UNACAR
CNEI GRACIAS!! Asesor: Dr. José Antonio Ruz Hernández Por su atención
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