1. Universidad Autonoma del Estado de Hidalgo
  2. Tesis
  3. Tesis de Maestría
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/handle/231104/2376
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorHernández Pérez, Juan Francisco-
dc.date.accessioned2019-11-28T23:01:33Z-
dc.date.available2019-11-28T23:01:33Z-
dc.date.issued2018-01-
dc.identifier.govdocMCAC .12672 2018-
dc.identifier.otherAT22126-
dc.identifier.urihttp://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/2376-
dc.descriptionSe propone una ley de control linealizante para sistemas no lineales anes con múltiples-entradas y múltiples-salidas (Múltiple-Input Múltiple-Output, MIMO), cuya dinámica se asume desconocida o complicada de obtener. Para estimar la dinámica del sistema se emplean redes neuronales artificiales (RNA) de dos tipos: Perceptrón Generalizado Multi-Capa (GMLP), cuyo diseño esta dado por una estructura en capas y Redes Neuronales Recurrentes de Alto Orden (RHONN), las cuales se caracterizan por tener una conectividad bidireccional entre sus unidades de entrada. Esto con la finalidad de emplear la RNA que aproxime mejor las dinámicas desconocidas del sistema MIMO. Para fines ilustrativos de los resultados teóricos obtenidos, se presenta una simulación utilizando el entorno Simulink de Matlab sobre los modelos matemáticos del Carro-Péndulo y del Twin Rotor MIMO System.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherICBI-BD-UAEHes_ES
dc.subjectDinámicaes_ES
dc.subjectTécnicases_ES
dc.subjectRNAes_ES
dc.subjectModelos matemáticoses_ES
dc.titleRedes neuronales dinámicas para la identificación y control adaptable para sistemas no lineales.es_ES
dc.typeTesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis de Maestría

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
Redes neuronales dinamicas para la identificacion y control adaptable para sistemas.pdf1.99 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.