Adding Nonlinear System Dynamics to Levenberg-Marquardt Algorithm for Neural Network Control

Larrea, Mikel; Irigoyen, Eloy; Gómez, Vicente Simón

doi:10.1007/978-3-642-15825-4_47

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“…Antes de pasar a la implementación en C, se ha estudiado el comportamiento de la estrategia iMO-NMPC mediante scripts de MATLAB, con diferentes modelos no-lineales como benchmark. Los modelos en cuestión han sido aplicados anteriormente en [11] y [10]. Las ecuaciones de los modelos no lineales empleados son las siguientes:…”

Section: Estudio Del Algoritmo Mediante Scripts De Matlabunclassified

Desarrollo de la estrategia iMO-NMPC: primeros pasos para su implementación en dispositivos industriales

Zabaljauregi¹,

Alonso²,

Larrea³

et al. 2022

XLIII Jornadas De Automática: Libro De Actas: 7, 8 Y 9 De Septiembre De 2022, Logroño (La Rioja)

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Este trabajo presenta la metodología que se está empleando, dentro del grupo de investigación de control inteligente (GICI) de la UPV/EHU, para el desarrollo de estrategias de control inteligente y su posterior implementación en plataformas de tiempo real. Mediante esta metodología se establece el procedimiento para la validación de dichas estrategias, no solamente desde el punto de vista de simulación, en forma de scripts, sino acercando estos desarrollos a diferente hardware industrial para su posterior implementación en tiempo real en forma de s-functions. El caso de uso que se presenta y que está siendo implementado actualmente es el de la estrategia iMO-NMPC, la cual integra bajo un esquema de control predictivo, algoritmos evolutivos para la optimización y redes neuronales para el modelado de sistemas. Esta metodología se desarrolla haciendo uso de la plataforma de simulación MATLAB/Simulink®. Estos desarrollos se podrán validar en hardware industrial, para lo cual se empleará la generación automática de código que proporciona dicha herramienta de simulación.

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Section: Estudio Del Algoritmo Mediante Scripts De Matlabunclassified