Sistema Borroso de Inspección del Rebarnizado de Tapas en la Industria Metalgráfica

Mariño, P.; Pastoriza, V.; Santamaría, Miguel; Martínez, Emilia García

doi:10.4067/s0718-07642006000400004

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“…Su aplicación al mercado de Ontario mostró un mejor desempeño de estas últimas con respecto a las redes neuronales. Mariño et al (2006) implementaron un algoritmo de inspección basado en redes neuro-difusas para el control de la calidad en la producción de tapas en la industria metalgráfica. El sistema permite reemplazar la inspección de un experto cubriendo el total de la producción.…”

Section: Introductionunclassified

Pronóstico del Precio de la Energía Eléctrica usando Redes Neuro-Difusas

2011

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ResumenSe propone un modelo para el pronóstico del precio de la energía eléctrica en Colombia mediante el uso de redes neuro-difusas. Se utilizan dos estructuras de redes incluyendo como entradas la serie de precios diarios en la primera y la serie de precios más el nivel medio de los embalses en la segunda. Los resultados son comparados con dos estructuras de redes neuronales y con un modelo Autoregresivo Condicional Heterocedástico Generalizado (GARCH). Los datos históricos fueron obtenidos de la Compañía XM del Grupo ISA; datos para 120 días son usados para entrenamiento y los 31 días siguientes para verificar la capacidad predictiva del modelo. Se encontró ventajas en este último dentro del periodo de muestreo para una variable de entrada, pero un mejor desempeño de las redes neuro-difusas en el periodo fuera de la muestra tanto para una como para dos variables de entrada. Palabras clave: precio de la electricidad, redes neuronales artificiales, redes neuro-difusas, modelos de series de tiempo Electricity Price Forecasting using Neurofuzzy Networks AbstractA forecasting model for the price of electricity in Colombia using neurofuzzy networks is proposed. Two network structures including the price series in the first and the price series plus the reserve water levels in the latter are used. The results are compared with two neural networks structures and a Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity model (GARCH). Historical data were supplied by the Company XM of the ISA Group; data for 120 days were used as for training the network and the following 31 days were used for testing the predictive capabilities of the model. The GARCH model shows better adjustment within the training period for the prices series as input, but the neurofuzzy networks have better forecasting performance for one and for two input variables.

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Section: Introductionunclassified

Pronóstico del Precio de la Energía Eléctrica usando Redes Neuro-Difusas

2011

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Controlador Adaptativo Pd Por Modelo De Referencia Para Una Mesa Vibratoria Biaxial Basada en El Mecanismo Biela-Manivela

Esparza

Núñez

2014

Inf. tecnol.

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ResumenEste trabajo presenta la validación de un sistema de control adaptativo por modelo de referencia con ley de control proporcional-derivativo MRAC-PD, que es usado como sistema de control de una mesa vibratoria de dos ejes. La mesa controlada se basa en un mecanismo biela-manivela utilizada para reproducir movimientos sísmicos sobre modelos a escala de estructuras civiles. El controlador MRAC-PD se diseñó en base a la regla MIT de optimización como mecanismo de adaptación de los parámetros proporcional y derivativo. Los resultados fueron mejores que los obtenidos con controladores MRAC con uno y dos parámetros de adaptación proporcionales, controladores adaptativos con predictor Smith para compensar el error introducido por los retardos de los sistemas, y un controlador Fuzzy. La validación de los sistemas de control se implementa en una plataforma hardware de 32 bits de Microchip y se accede de forma remota a través de la red nacional RENATA. Palabras clave: control adaptativo, controlador MRAC-PD, predictor Smith, mesa vibratoria, biela-manivela Model Reference Adaptive Controller for Biaxial Shaking Table Based on the Slider-Crank Mechanism AbstractThis work shows the validation of a model reference adaptive controller with proportional-derivative control law MRAC-PD. This model is designed as a control system of a shaking table with two axis, based on a slider-crank mechanism, and it is used to generate earthquakes on scale models of civilian structures. The MRAC-PD design was based on the MIT optimization rule as adaptation mechanism for the proportional and derivative parameters. The results are better than those obtained with MRAC controllers with one and two proportional adaptation parameters, adaptive controllers with Smith predictor to compensate the delay errors introduced by the systems and a Fuzzy controller. The validation of the control systems are implemented on a 32 bits hardware platform from Microchip and it is remotely accessed through the national RENATA network.

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Sistema Borroso de Inspección del Rebarnizado de Tapas en la Industria Metalgráfica

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Pronóstico del Precio de la Energía Eléctrica usando Redes Neuro-Difusas

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