Control adaptable utilizando Redes Neuronales Artificiales Polinomiales

Existen en la literatura de Control Adaptable, diferentes procedimientos en los que es posible identificar un sistema lineal. El problema fundamental es que una cantidad importante de fenómenos de la vida real son de tipo no lineal y no es tan sencillo el modelar este tipo de dinámicas. En este trabajo se presenta una forma de identificar sistemas no lineales utilizando las propiedades de las Redes Neuronales Artificiales y las técnicas de Algoritmo Genético en la optimización de su arquitectura. Adicionalmente se presenta una técnica novedosa de control adaptable para cancelar la dinámica no lineal del sistema y colocar los polos en el punto de operación deseado. Se presenta el comportamiento del algoritmo para el caso lineal y no lineal y finalmente se analiza la importancia teórica y operacional de estas técnicas.