Autor: Carolina Martínez Quintero

Directores: 

MSc. Jorge Luis Díaz Rodríguez Ph.D. Aldo Pardo García

 

Resumen

 

Últimamente el uso de Inteligencia Artificial en los campos de electrónica de potencia y en los sistemas de control de velocidad ha incrementado considerablemente. Estas técnicas, basadas en sistemas expertos, lógica difusa y redes neuronales son usadas para controlar los sistemas y facilitarla toma de decisiones desde un análisis lógico basado en conocimientos o datos que describen el funcionamiento del sistema.

En este documento se presenta la aplicación de métodos tradicionales en el control de velocidad de motores, así como el uso de técnicas de inteligencia artificial como lo son las redes neuronales.

Se realiza una extensa revisión del estado del arte de los diferentes tipos de controladores neuronales para ser aplicados a nuestro modelo del motor de inducción, haciendo uso de la Toolbox de Matlab, que es una de las herramientas matemáticas más utilizadas en este tipo de trabajos, y así, de esta manera poder evaluar la importancia de los métodos trabajados.

Los datos necesarios para entrenar las redes neuronales artificiales se obtienen, en primer lugar, de los resultados de las simulaciones del control PI y PID, y en segundo lugar, a partir de los métodos experimentales (prueba y error).

Luego de realizadas las simulaciones de los controladores convencionales PI, PID y los neuronales PID clonado, predictivo y norma L2, se realiza una comparación entre el control clásico y los controladores basados en técnicas de redes neuronales.

 

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