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Título: Neuro-Identificación de Sistemas Dinámicos No Lineales Afines con la Entrada con Incertidumbre en la Retroalimentación
Autor: Marquez Aguirre, Cesar Octavio%623607
Data: 2016-07-01
Editora: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Descrição: Esta tesis de maestría presenta en primer lugar el diseño de una metodología de identi ficación en línea mediante redes neuronales dinámicas cuyo error de identi ficación sea estable para un sistema dinámico no lineal afín con la entrada cuya incertidumbre es parcial en el término no lineal de retroalimentación, dicha metodología es formalizada por medio del planteamiento de un teorema. El teorema planteado tiene su base en el análisis estilo Lyapunov desarrollado. Dicho análisis también permite conocer la estructura del umbral neuronal y del algoritmo de aprendizaje de la red neuronal. La efectividad de esta metodología se muestra en el desarrollo de 4 simulaciones de sistemas dinámicos no lineales, los cuales son: un eslabón simple, un sistema de dos tanques de área transversal no uniforme conectados en cascada, un sistema biológico depredador-presa y un péndulo invertido. Además gracias a la estancia realizada en la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas de la Universidad Autónoma de Nuevo León, se presentan los resultados de la aplicación de la metodología propuesta en un sistema real el cual es un servomotor modular de la empresa INTECO. Finalmente se propone una metodología para aproximar al sistema no lineal afín con la entrada dentro de una región de operación, mediante la utilización de los datos arrojados por 3 de las simulaciones elaboradas y la aplicación de una red neuronal estática para proponer un modelo neuronal que aproxime a dichos sistemas dinámicos dentro de una región de operación.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
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