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Vídeo  de presentación del curso

Control Inteligente 

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

Titulación: Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática

Mayo, 2021Compartir:    


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 DEL CURSO

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.

Last modified: Monday, 22 November 2021, 10:08 AM