Usted está aquí: Inicio Ingeniería de Sistemas y Automática Control Inteligente

Control Inteligente, 2020

Acciones de Documento
  • Marcadores (bookmarks)
  • Exportación de LTI
Autores: Luis Enrique Moreno Lorente, Luis Santiago Garrido Bullón, Dorin Sabin Copaci
El presente curso presenta aspectos generales de control inteligente con cual los alumnos son capaces de modelar, identificar y controlar diferentes sistemas. Durante el curso, se abordaran conceptos como control borroso, redes neuronales y algoritmos genéticos.
Imagen del curso

LUIS ENRIQUE MORENO LORENTE
LUIS SANTIAGO GARRIDO BULLÓN
DORIN SABIN COPACI

Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Universidad Carlos III de Madrid

Área:
Ingeniería de sistemas y automática

Titulación:
Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

Diciembre, 2020

Imagen cortesía de los autores del curso

Horas de clase de teoría y de laboratorio: 48 horas de clase y 6 horas de laboratorio.
Tiempo total previsto de aprendizaje: 150 horas.

 

PRERREQUISITOS Y CONOCIMIENTOS PREVIOS RECOMENDADOS

Conocimientos de Ingeniería de Control

Programación en Matlab/Simulink

 

DESCRIPCIÓN GENERAL DE LA ASIGNATURA

El presente curso presenta aspectos generales de control inteligente con el cual los alumnos son capaces de modelar, identificar y controlar diferentes sistemas. Durante el curso, se abordaran conceptos como control borroso, redes neuronales y algoritmos genéticos.

 

OBJETIVOS: CONOCIMIENTOS Y CAPACIDADES

El objetivo de este curso es que el estudiante conozca los conceptos básicos necesarios para poder usar las técnicas de control inteligente tanto para el modelado e identificación de sistemas como para el control de sistemas. Se introducirá el concepto de conjunto borroso y operaciones borrosas para posteriormente definir los conceptos de relaciones borrosas y reglas borrosas. A partir de estos conceptos se introducirá un regulador borroso básico y se verá cómo identificar y controlar sistemas a partir de estos reguladores borrosos.

A continuación se abordarán las redes neuronales, comenzando por la noción de neurona artificial, capas de neuronas, redes neuronales y estrategias de aprendizaje en las redes neuronales. Se introducirán las redes neuronales más usuales y se verá cómo usarlas para identificación y control de sistemas.

MATERIAL DOCENTE

El material docente consiste en las trasparencias explicativas de las lecturas obligatorias del curso.

 

ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN O TAREAS PRÁCTICAS

La evaluación consiste en la realización de tres trabajos donde en cada uno de ellos se va a controlar un sistema no-lineal por las tres técnicas de control aprendidos en este curso: Optimización, Fuzzy y Redes Neuronales.

 

Reutilizar Curso
Descargar este curso