Identificadores y Observadores Neuronales para Sistemas no Lineales con Retardos

Abstract

Resumen

Un sistema con retardo es aquel que presenta un retardo significativo entre la entrada y/ o las variables de estado de un sistema y sus efectos. El estudio de este tipo de sistemas es importante debido a que son fáciles de encontrar en aplicaciones de ingeniería. Algunas técnicas modernas de control requieren el uso del modelo del sistema, sin embargo, obtener el modelo de un sistema de forma deductiva usando las leyes de la física no es una tarea fácil y se complica con la presencia de retardos. Una alternativa para obtener el modelo del sistema es la identificación del sistema. Entre las técnicas de identificación de sistemas destacan las que usan redes neuronales recurrentes, de forma especial las redes neuronales recurrentes de alto orden (RHONN, por sus siglas en inglés, Recurrent High Order Neural Networks)

que tienen características como estructura simple, comportamiento dinámico, to- lerancia a ruido y excelente capacidad de aproximación. Además, pueden ser

entrenadas en línea o fuera de línea y no necesitan conocer el modelo a ser iden- tificado, sin embargo, información a priori acerca del sistema puede ser agregada

al modelo de la red.