Modelo neuronal multivariable de un sistema Twin-Rotor

• Luis Ignacio Ruiz ^[1] ; Eloy Irigoyen ^[1] ; Vicente Gómez ^[1] ; Fernando Artaza Fano ^[1]
  1. [1] UPV/EHU
• Localización: Actas de las XXXVII Jornadas de Automática: Madrid. 7, 8 y 9 de septiembre de 2016, 2016, ISBN 978-84-9749-808-1, págs. 907-912
• Idioma: español
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  • 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.