Control Neuronal en Línea para Regulación y Seguimiento de Trayectorias de Posición para un Quadrotor

Hugo Yañez Badillo, Rubén Tapia Olvera, Omar Aguilar Mejía, Francisco Beltrán Carbajal

Resumen

Los sistemas de control automático día a día se han convertido en elementos importantes en la vida cotidiana, en tal sentido, se deben proponer nuevas y mejores formas de incorporar modelos matemáticos y algoritmos de control adaptativos para superar la gran cantidad de cambios técnicos y físicos a los que se enfrentan para su utilización. En este artículo se realiza el control de posición y seguimiento de trayectorias para un Quadrotor. Debido a la naturaleza no lineal de este sistema subactuado, se propone el empleo de un controlador adaptativo basado en redes neuronales B-spline que permita determinar las señales de control mediante un entrenamiento dividido en dos etapas: a) uno inicial fuera de línea y; b) uno continuo en línea. Esta forma de aprendizaje permite al Quadrotor extender un desempeño satisfactorio ante diferentes condiciones operativas y seguimiento de los valores de referencia. Los resultados de simulación verifican la aplicabilidad del controlador propuesto y el impacto que se tiene en el desempeño del sistema minimizando la necesidad de contar con un modelo matemático no lineal detallado, así como el conocimiento exacto de los valores de los parámetros del Quadrotor.

Palabras clave

Control Neuronal; Control Libre de Modelo; Aprendizaje Automático; Sistemas Subactuados

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Alejandro J Malo Tamayo, Cesar A. Villaseñor Ríos, Juan Manuel Ibarra Zannatha, Santos M. Orozco Soto
IFAC-PapersOnLine  vol: 51  num.: 13  primera página: 437  año: 2018  
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