Control Neuronal Inverso
El control por modelo inverso es una técnica, que busca cancelar la dinámica de la planta al colocar un elemento en cascada con ella, en este caso una red neuronal, siendo este una aproximación matemática del inverso de la planta. De esta manera se busca que la salida sea lo más parecida posible a la referencia.
Existen dos tendencias cuando se realiza control neuronal por modelo inverso, la primera es la conocida como entrenamiento general en el cual la red neuronal usando datos obtenidos con anterioridad encuentra el modelo inverso de la planta. Cuando la red neuronal ha sido entrenada se puede usar como controlador pues ella cancela la dinámica de la planta como se observa en la Fig. 1
Existen dos tendencias cuando se realiza control neuronal por modelo inverso, la primera es la conocida como entrenamiento general en el cual la red neuronal usando datos obtenidos con anterioridad encuentra el modelo inverso de la planta. Cuando la red neuronal ha sido entrenada se puede usar como controlador pues ella cancela la dinámica de la planta como se observa en la Fig. 1
La otra tendencia, conocida como entrenamiento especializado, es un esquema de control adaptativo donde el objetivo es minimizar el error entre la salida de la planta (y(k)) y la salida del modelo de referencia (ym(k)). Para este entrenamiento se requiere otra red neuronal (ya entrenada) que sea el modelo directo de la planta (Fig. 2).
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