Estudio de estructuras neuronales NARX para reproducir el comportamiento de sistemas con dinámicas complejas

Abstract

[ES] Este trabajo presenta un estudio preliminar donde se valorar´a la eficiencia de las redes neuronales artificiales de topología NARX (Nonlinear Autoregressive eXogenous) en la reproducción del comportamiento de sistemas con dinámicas complejas. Estas estructuras neuronales se diseñarán para reproducir tanto sistemas monovariables, como multivariables, siguiendo un mismo planteamiento metodológico. Los mencionados estudios están dirigidos a proporcionar dichos modelos neuronales a futuras estrategias de control dependientes de modelos dinámicos, como es el caso del control predictivo no lineal basado en modelos, el cual constituye una línea de trabajo dentro del grupo de investigación de control inteligente (GICI) de la UPV/EHU.

[EN] This work presents a preliminary study that evaluates the NARX artificial neural network performance in reproducing the the behaviour of complex dynamics systems. These neural structures will be designed to reproduce both monovariable and multivariable systems, following the same methodological approach. These studies are aimed at providing neural models to future control strategies dependent on dynamic models, as is the case of non-linear predictive control based on models, which constitutes a new line of work within the Intelligent Control Research Group (GICI) at UPV/EHU