Modelo neuronal multivariable de un sistema Twin-Rotor

Abstract

Este trabajo tiene como objetivo contribuir al uso de técnicas de Computación Inteligente para la obtención, en este caso, de un modelo perfectamente funcional de un sistema MIMO (Multi-Input Multi- Output) de tipo Twin-Rotor. Dicho sistema presenta en determinados puntos de trabajo un elevado grado de no linealidad debido a las características intrínsecas del mismo, donde sus dos entradas y sus dos salidas quedan fuertemente acopladas, poniendo en compromiso sus condiciones de estabilidad, ante estrategias de control tradicionales. Este sistema consta de un rotor superior y otro lateral de cola, que controlan el Pitch y el Yaw respectivamente. El modelo neuronal NARX obtenido se presenta como una caja negra (“Black-Box”) que reproduce de forma aproximada la dinámica del funcionamiento del sistema, manteniendo los comportamientos no lineales más generales, tal y como lo demuestran los resultados presentados.