Control neuro-inspirado de un sistema no lineal
Date
2024-07
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"En el presente documento se describe el desarrollo de un algoritmo de control neuro inspirado para el control de un sistema multiagente no lineal de primer orden. El trabajo abarca la investigación, diseño, entrenamiento y desarrollo de una red neuronal del tipo Spiking (SNN), la cual utiliza un modelo más cercano a la red biológica en comparación con las redes neuronales artificiales tradicionales (ANN). Mediante su implementación, se desarrolla un control neuro-inspirado el cual es robusto ante perturbaciones externas al sistema. Además, se realiza un análisis comparativo entre la implementación de diferentes controladores neuronales, como lo son el SNN, RBF y un ANN que utiliza la función de activación sigmoide. El objetivo principal es diseñar y simular un controlador basado en redes neuronales de tipo Spiking para compensar incertidumbres no lineales. Finalmente, se simula el control dentro de un contexto multiagente, en un sistema compuesto por dos agentes, cuya dinámica se ve afectada por perturbaciones. El algoritmo con una red RBF muestra una respuesta rápida, aproximándose a la posición deseada en un menor tiempo mientras que el algoritmo con una red Spiking tiene una respuesta más lenta, pero demuestra ser más robusto ante perturbaciones externas".
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