Este documento describe un modelo de controlador de referencia neuronal en Simulink. El controlador utiliza redes neuronales para controlar una planta modelo. La planta se identifica primero y luego el controlador aprende a hacer que la producción de la planta siga la señal de referencia. El documento explica cómo configurar los parámetros del controlador neuronal como las entradas, retrasos y número de neuronas ocultas, y cómo ejecutar la simulación para que la planta siga la referencia.

1. Diseño Modelo-Referencia Neural Controller en Simulink
La arquitecturade control de referenciamodeloneuronal utilizadosredesneuronales:unaredde
control y una redde modelode planta,comose muestraenla siguientefigura.El modelode laplantase
identificaprimero,yentoncesel controladorestácapacitadoparaque la producciónde laplanta sigue a
la salidadel modelode referencia.
La siguientefiguramuestralosdetallesde laplantamodelode redesneuronalesyel controladorde red
neuronal,yaque se implementanenel software de red neuronalde lacaja de herramientas™.Cadared
tiene doscapas,y se puede seleccionarel númerode neuronasparautilizarenlascapasocultas. Hay
tresgrupos de entradasdel controlador:
 Entradas de referenciaretardados
 Salidasdel controladorTardías
 Salidasde plantasretrasadas
Para cada una de estasentradas,puede seleccionarel númerode valoresretardadosde usar.
Típicamente,el númerode retrasosaumentaconel ordende laplanta.Hay dos conjuntosde entradasa
la plantamodelode redesneuronales:
Salidasdel controladorTardías
Salidasde plantasretrasadas
Al igual que con el controlador,puede establecerel númerode retrasos.Lasiguientesecciónmuestra
cómo puede configurarlosparámetros.

2. Utilice el Bloque de Referenciadel ControladorModelo
En estasecciónse muestracómo se formóel controladorde red neural.El primerpasoes copiarel
bloque de control de Modelode Referenciade laBlocksetNeural NetworkToolboxparaque Editor
Simulink.Consulteladocumentaciónde Simulinksi ustednoestásegurode cómohaceresto. Este paso
se omite enel siguiente ejemplo.
Un modelode ejemplose proporcionaconel software de redneuronal de lacajade herramientaspara
mostrar el usodel controladorde referenciadel modelo.Eneste ejemplo,el objetivoescontrolarel
movimientode unbrazorobot sencillode unsoloenlace,comose muestraenlasiguientefigura:
La ecuaciónde movimientoparael brazoes
Donde φ esel ángulodel brazo,y u esel par suministradoporel motorde corriente continua.
El objetivoescapacitaral controladorpara que el brazo sigue el modelode referencia

3. Donde yr esla salidadel modelode referencia,yr esla señal de referenciade entrada.
Este ejemploutilizaun controladorde redneural conuna arquitectura5-13-1. Las entradasal
controladorconstande dos entradasretardadasde referencia,dossalidasde plantasretardados,yuna
salidadel controladorretardada.Se utilizaunintervalode muestreode 0,05segundos.
Para ejecutareste ejemplo:
1. IniciarMATLAB®.
2. Escriba mrefrobotarmenlaventanade comandosde MATLAB. Este comandoabre el Editorde
Simulinkconel bloque de control de Modelode referenciayaenel modelo.
3. Haga doble clicenel bloque de control de Modelode Referencia.Estoabre lasiguienteventana
para la formaciónde controladorde referenciade modelo.

4. 4. El siguientepasoseríanormalmente parahacerclicen laidentificaciónde plantas,loque abre la
ventanade identificaciónde plantas.A continuación,entrenarel modelode laplanta.Debidoa
que la ventanade identificaciónde plantasesidénticaala utilizadaconloscontroladores
anteriores,ese procesose omite aquí.
5. Haga clic enGenerardatos de entrenamiento.El programacomienzaagenerarlosdatospara la
formaciónde controlador.Despuésse generanlosdatos,aparece lasiguienteventana.

5. 6. Haga clic enAceptardatos.Volvera laventanade control de referenciadel modeloyhagaclic
enControladorde tren.El programa presentaunsegmentode datosala redy entrenalared
para un númeroespecificadode iteraciones(cincoeneste caso).Este procesocontinúa,un
segmentoala vez,hastaque todo el conjuntode entrenamientose hapresentadoalared.
Formacióncontroladorpuede sersignificativamentemástiempoque laformaciónmodelode
planta.Esto esporque el controladordebe serentrenadousandobackpropagationdinámica
(ver[HaJe99]).Despuésde laformaciónescompleta,se muestralarespuestadel sistemade
circuitocerradoque resulta,comoenlasiguiente figura.

6. 7. Volverala ventanade Control Modelode Referencia.Si el rendimientodel controladornoes
correcta, entoncesustedpuedeseleccionarControladorde trende nuevo,que siguela
formaciónde controladoresconel mismoconjuntode datos.Si deseautilizar unnuevoconjunto
para continuarla formaciónde datos,seleccioneGenerarDatosDatoso importaciónantesde
seleccionarControladorde tren.(Asegúresede que lospesosusoactual se seleccionasi desea
continuarcon el entrenamientoconlosmismospesos).Tambiénpodríasernecesariovolvera
entrenarel modelode planta.Si el modelode laplantanoesexacta,puede afectara la
formaciónde controladores.Paraeste ejemplo,el controladordebesersuficientemente
preciso,así que seleccioneAceptar.Estocargael pesodel controladorenel modeloSimulink.
8. Regresoal EditorSimulinkyempezarlasimulaciónseleccionandolaopciónde menú
Simulation>Ejecutar.A medidaque lascorridasde simulación,laproducciónde laplantay la
señal de referenciase muestran,comoenlasiguiente figura.