DOI: 10.17151/vect.2017.12.4
Cómo citar
Cárdenas Espinosa R. D., & Giraldo Cárdenas R. (2017). Identificación y control digital con redes neuronales para un sistema hidráulico. Revista Vector, 12, 32-39. https://doi.org/10.17151/vect.2017.12.4

Autores/as

Rubén Darío Cárdenas Espinosa

PhD Technology Information, Instructor, SENA Distrito Capital, Centro Metalmecánico. Grupo de Investigación GICEMET. Bogotá D.C., Colombia.

Grupo de Investigación GICEMET
rdcardenas75@misena.edu.co
https://orcid.org/0000-0002-2417-844X
Robinson Giraldo Cárdenas

Candidato a Mg en Sistemas Automáticos de Producción, Universidad Tecnológica de Pereira. Pereira, Colombia

Universidad Tecnológica de Pereira
robinsong@misena.edu.co
https://orcid.org/0000-0001-9727-6617

Resumen

Este artículo presenta la identificación de parámetros dinámicos para modelar un sistema hidráulico y el diseño de su controlador digital utilizando redes neuronales. En el estudio se analizó el modelo matemático existente y se realizó la identificación a través de un sistema electrónico de adquisición de señales con los programas MATLAB y LabVIEW.

La metodología empleada en el proyecto corresponde a una investigación experimental y se enmarca en un enfoque empírico analítico de carácter descriptivo y corte trasversal, desarrollada en cuatro etapas: análisis, planeación, ejecución y evaluación. El resultado obtenido es la identificación del sistema hidráulico y el desarrollo de su controlador digital a base de redes neuronales. Se logró desarrollar el control de posición para un cilindro hidráulico empleando como elemento de control una servoválvula 4/3 vías referencia 158351, un sensor de posición potenciómetro lineal, una tarjeta de adquisición de datos conectada a un computador utilizando un algoritmo implementado en LabVIEW, el cual es el encargado de recibir y enviar las señales al sistema por medio de un programa de control.

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