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Global control of the furuta pendulum using artificial neural networks and feedback of state variables

Control global del péndulo de furuta empleando redes neuronales artificiales y realimentación de variables de estado

dc.creatorEscobar-Dávila, Luisa F.
dc.creatorMontoya-Giraldo, Oscar D.
dc.creatorGiraldo-Buitrago, Didier
dc.date2013-06-30
dc.date.accessioned2021-03-18T21:02:52Z
dc.date.available2021-03-18T21:02:52Z
dc.identifierhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/89
dc.identifier10.22430/22565337.89
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/11406
dc.descriptionThis paper presents the mathematical modeling of the Furuta Pendu-lum by power functions, taking into account the non linear own dynamics of the physical systems and considering the existing couplings between the electric and mechanic devices. A control process based on feedback of state variables (FSV) for the equilibrium point is developed and two topics for the non linear zone are addressed. First of all, functions are implemented to represent the energetic states of the plant in a global way and the operation regions are established (“Swing up” zone), and later Artificial Neural Networks (ANN) are employed to simulate the behavior of the energy functions. Finally, it is presented the combination between the control techniques, considering the own constrains of the actuators and sensors used, besides of this, a study is done in a simulated environment of the physical phenomena that may disturb system behavior, and the capacity, sensitivity and robustness of the controller is verified.en-US
dc.descriptionEn este artículo se presenta el modelado matemático para la planta conocida como Péndulo de Furuta mediante funciones de energía, teniendo en cuenta las dinámicas no lineales propias de los sistemas físicos y considerando los acoples existentes entre los dispositivos eléctricos y mecánicos. Se desarrolla un proceso de control basado en Realimentación de Variables de Estado (RVE) para el punto de equilibrio y se abordan dos temáticas para la zona no lineal de la planta. En primera instancia se implementan funciones que representan los estados energéticos de la planta en forma global y se establecen las regiones de operación (zona de ‘’Swing Up’’) y finalmente se emplean Redes Neuronales Artificiales (RNA) para emular el comportamiento de las funciones de energía. Finalmente se presenta la combinación de las técnicas de control, considerando las restricciones propias de los actuadores y sensores utilizados, además se realiza un estudio desde un ambiente simulado de los fenómenos físicos que pueden alterar el comportamiento del sistema y se verifica la capacidad, robustez y sensibilidad del controlador.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)en-US
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/89/88
dc.rightsCopyright (c) 2017 Tecno Lógicasen-US
dc.sourceTecnoLógicas; Num. 30 (2013); 71-94en-US
dc.sourceTecnoLógicas; Num. 30 (2013); 71-94es-ES
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.subjectMathematical modelen-US
dc.subjectFuruta Pendulumen-US
dc.subjectstate variablesen-US
dc.subjectartificial neural networksen-US
dc.subjecthybrid control.en-US
dc.subjectModelo matemáticoes-ES
dc.subjectPéndulo de Furutaes-ES
dc.subjectvariables de estadoes-ES
dc.subjectRedes Neuronales Artificialeses-ES
dc.subjectcontrol híbridoes-ES
dc.titleGlobal control of the furuta pendulum using artificial neural networks and feedback of state variablesen-US
dc.titleControl global del péndulo de furuta empleando redes neuronales artificiales y realimentación de variables de estadoes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeResearch Papersen-US
dc.typeArtículos de investigaciónes-ES


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