XI Seminario de InvestigaciÃ³n - Facultad de IngenierÃa - Universidad ...

More documents

Recommendations

Info

Figura 1.Mecanismo de cuatro barras, tipo RRRR. Presentamos la idea de síntesis simultánea de generación de movimiento y trayectoria prescrita para abordar el problema anterior. Los algoritmos genéticos (Figura 2) permiten diseñar mecanismos que superan las limitaciones del método analítico, especificando un número de puntos de precisión mayor que el número de parámetros independientes del mecanismo. Además, se examina el método presentado para generar mecanismos capaces de ejecutar trayectorias lineales. Figura 2. Esquema del Algoritmo Genético Simple. 76
XI SEMINARIO DE INVESTIGACIÓN 27 y 28 de Noviembre de 2008 Mérida, Yucatán, México. CONTROL NEURONAL RECURRENTE DE ALTO ORDEN PARA UN SISTEMA DE TURBINA DE VIENTO Luis J. Ricalde 1 , Braulio J. Cruz 1 , y Edgar N. Sánchez 2 1 Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma de Yucatán, México. lricalde@gdl.cinvestav.mx 2 CINVESTAV, Unidad Guadalajara, Apartado Postal 31-430, Plaza La Luna, Guadalajara, Jalisco C.P. 45091, México, sanchez@gdl.cinvestav.mx. RESUMEN Las energías renovables como la solar y la del viento han recibido mucha atención por parte de investigadores en la pasada década. En áreas remotas como poblaciones rurales se consideran como fuentes que pueden reemplazar los combustibles convencionales. El viento presenta muchas ventajas ya que es una fuente limpia y es considerablemente confiable en zonas como la costa. En los sistemas de conversión de energía basados en viento, el problema de control consiste en entregar la máxima potencia disponible. Actualmente, la mayor parte de la investigación se ha enfocado a controlar sistemas de gran escala, donde principalmente se utilizan generadores doblemente alimentados. Este artículo se enfoca en el control de turbinas de viento que operan con salidas de 2 a 10 kW, que utilizan generadores síncronos de imán permanente (PMSG). En este artículo, usamos Redes Neuronales Recurrentes de Alto Orden (RHONN) en el control de sistemas de energía de viento, donde consideramos la presencia de incertidumbres y dinámicas no modeladas. Se desarrolla un esquema de control adaptable, el cual está compuesto de un identificador neuronal y un controlador, donde el primero se usa para construir un modelo en línea del sistema desconocido y el último es usado para forzar esta planta a seguir una trayectoria de referencia. Una ley de adaptación de pesos para la RHONN es propuesta mediante la metodología de Lyapunov. La ley de control es también sintetizada utilizando funciones de control de Lyapunov. El algoritmo es probado, en simulaciones, para controlar una turbine de viento de 1 kW en un punto de operación de máxima potencia. 77
Page 2 and 3:
M. Phil. Alfredo F. J. Dájer Abime
Page 4 and 5:
CONTRIBUCIÓN AL ESTUDIO DE LA VARI
Page 6 and 7:
XI SEMINARIO DE INVESTIGACIÓN 27 y
Page 8 and 9:
Page 10 and 11:
Page 12 and 13:
Page 14 and 15:
Jueves 27 de noviembre Audiovisual
Page 16 and 17:
Page 18 and 19:
Los resultados obtenidos permitiero
Page 20 and 21:
su profundidad. Con base a la profu
Page 22 and 23:
construyeron 3 reactores a escala l
Page 24 and 25:
un sustrato de grava de 15 mm de di
Page 26 and 27:
443,133.39 Kg/d medida como DQO. Es
Page 28 and 29:
(opción Ambiental). Los resultados
Page 30 and 31: Los efectos de la bioestimulación
Page 32 and 33: oleaje proveniente de aguas profund
Page 34 and 35: Figura1. Proceso de digitalización
Page 36 and 37: clave de identificación. De esta m
Page 38 and 39: La herramienta numérica empleada p
Page 40 and 41: Ingeniería de la Universidad Autó
Page 42 and 43: La estación meteorológica de la F
Page 44 and 45: 5.0 4.5 Ductilidad de desplazamient
Page 46 and 47: porcentaje de fibra fue del 1 % de
Page 48 and 49: limitado en cuanto a la informació
Page 50 and 51: proyectos. Debido a que el propósi
Page 52 and 53: podrían influir en su durabilidad;
Page 54 and 55: Se procedió al análisis granulom
Page 56 and 57: Análisis del sistema conjunto Ya p
Page 58 and 59: 424.50% en relación a su valor ini
Page 60 and 61: estructuras del campo hidrogeológi
Page 62 and 63: Se observó dilución de los contam
Page 64 and 65: Gráfica 3. Relación IVL-DQO eflue
Page 66 and 67: Como una alternativa a la técnica
Page 68 and 69: • Módulo de polarización. • M
Page 70 and 71: El fonocardiograma consiste en la r
Page 72 and 73: Figura 1. Paquete de energía que d
Page 74 and 75: ealiza mediante la aplicación de e
Page 76 and 77: Dos celdas unitarias del sistema NH
Page 78 and 79: Arm) de dos grados de libertad, a p
Page 82 and 83: Fig. 1 Esquema de control neuronal
Page 84 and 85: XI SEMINARIO DE INVESTIGACIÓN 27 y
Page 94 and 95: LIBROS Y CAPÍTULOS DE LIBROS XI SE
Page 96 and 97: MEMORIAS EN CONGRESOS XI SEMINARIO
Page 98 and 99: 2005 XI SEMINARIO DE INVESTIGACIÓN
Page 130 and 131:
Page 132 and 133:
Page 134:
show all

XI Seminario de InvestigaciÃ³n - Facultad de IngenierÃ­a - Universidad ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?

XI Seminario de InvestigaciÃ³n - Facultad de IngenierÃa - Universidad ...