Modelado y control neuroborroso de procesos de taladrado de alto rendimiento
La obtencin̤ de un modelo matemt̀ico que sea capaz de representar un sistema real es un tema fundamental en r̀eas relacionadas con la ingeniera̕ y la ciencia. Los modelos pueden ser utilizados para realizar simulaciones, para analizar el comportamiento del sistema, para entender mejor los mecanismos...
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| 520 | 3 | |a La obtencin̤ de un modelo matemt̀ico que sea capaz de representar un sistema real es un tema fundamental en r̀eas relacionadas con la ingeniera̕ y la ciencia. Los modelos pueden ser utilizados para realizar simulaciones, para analizar el comportamiento del sistema, para entender mejor los mecanismos subyacentes del sistema, para diseąr nuevos procesos y para controlar los propios sistemas. El desarrollo de un modelo debe conducir a una representacin̤ adecuada de la realidad a travš de ecuaciones matemt̀icas.Este documento plantea una metodologa̕ para el diseǫ y la implementacin̤ de un sistema neuroborroso para el modelado y control de procesos, basada en el paradigma del control por modelo interno. Se presenta la aplicacin̤ al control de la fuerza de corte en un proceso electromecǹico complejo; el taladrado de alto rendimiento. Inicialmente, el sistema neuroborroso se entrena para aprender la dinm̀ica directa del proceso de taladrado de alto rendimiento, a travš de datos entrada/salida creando un modelo directo del proceso. Simultǹeamente, otro sistema neuroborroso se entrena para modelar la dinm̀ica inversa del propio proceso.Posteriormente, una vez se han generado los modelos directo e inverso, se introducen en un esquema de control por modelo interno para controlar la fuerza de corte de un proceso de taladrado de alto rendimiento a travš del cambio de la velocidad de avance de la herramienta.El sistema neuroborroso considerado en este estudio, es el conocido como Adaptive Network based Fuzzy Inference System (ANFIS), en el que las reglas borrosas se obtienen a partir de datos del propio proceso. Se ha optado por el empleo de tčnicas neuroborrosas para el modelado y control de este proceso de mecanizado debido a la complejidad del mismo, a su comportamiento no-lineal y a la existencia de ciertas incertidumbres de difc̕il modelado. Los resultados obtenidos son positivos tanto en la simulacin̤ como en la aplicacin̤ al control de la fuerza de corte. Desde el punto de vista tčnico, se aumenta la tasa de arranque de material y al mismo tiempo se garantiza un aprovechamiento efectivo de la vida t͠il de la herramienta de corte. El buen comportamiento del sistema de control neuroborroso en red basado en control por modelo interno se ha verificado por medio de varias cifras de mřito o n̕dices de comportamiento. | |
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