Estabilización de estructuras flexibles mediante redes neuronales artificiales
Resumen
Una red neuronal artificial es un modelo relacionado con el funcionamiento del cerebro humano, formado por neuronas artificiales donde se dan señales entre sí. Dentro de este articulo los investigadores dan a conocer un método de uso de redes neuronales artificiales para poder estabilizar grandes estructuras espaciales flexibles.
Metodología
Se muestra un diagrama de bloques del sistema de control con el controlador neuronal, el cual es una red multicapa feedforward. En resumen, se establece que la red neuronal recibe el estado de vibración de la estructura y se forma un conjunto con los pesos sinápticos que se adaptan en función del error del estado. El controlador neuronal regula el sistema mediante la adaptación de los parámetros en función del error de estado.
Resultados
De acuerdo con los cálculos realizados y las simulaciones, la respuesta del sistema no controlado da una respuesta a oscilaciones con una amplitud constante. Por otro lado, la estabilización de la viga con la activación del controlador se estabiliza en toda la longitud. Cuando la longitud de la viga se reduce a cero, indica una estabilización completa.
Conclusiones
Los investigadores presentan un método de control adaptativo directo, basado en redes neuronales para una estabilización del sistema de parámetros distribuidos. Para implementar el controlador es necesario tener los datos de vibración de la estructura a medir, a través de los sensores adecuados para obtener la entrada del controlador neuronal. Los investigadores utilizan las vibraciones reales, donde el controlador neuronal construye una secuencia de control para poder estabilizar las vibraciones y minimizarla, de esta forma se hace la estabilización completa.
Traducido y adaptado de: R. Gates, Myung Choi, S. K. Biswas and J. J. Helferty, «Stabilization of flexible structures using artificial neural networks,» Proceedings of 1993 International Conference on Neural Networks (IJCNN-93-Nagoya, Japan), 1993, pp. 1817-1820 vol.2, doi: 10.1109/IJCNN.1993.717007.
