Modelo VHDL de Control Neuronal sobre tecnología FPGA orientado a Aplicaciones Sostenibles
RESUMEN El presente trabajo consta de una investigación en esquemas de control neuronal y el diseño generalizado de sus componentes en lenguaje descriptor de hardware VHDL, con el propósito de construir un modelo para el soporte de control reconfigurable y la optimización de estos esquemas para impl...
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Lenguaje: | Spanish / Castilian |
Publicado: |
Universidad de Tarapacá.
2019
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Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052019000300383 |
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oai:scielo:S0718-330520190003003832019-11-06Modelo VHDL de Control Neuronal sobre tecnología FPGA orientado a Aplicaciones SosteniblesSandoval-Ruiz,Cecilia Tecnología de control modelos de redes neuronales identificación de sistemas algoritmos adaptativos control óptimo redes eléctricas inteligentes RESUMEN El presente trabajo consta de una investigación en esquemas de control neuronal y el diseño generalizado de sus componentes en lenguaje descriptor de hardware VHDL, con el propósito de construir un modelo para el soporte de control reconfigurable y la optimización de estos esquemas para implementación con tecnología FPGA. El método seleccionado consistió en el modelado del control, a través de la configuración VHDL de las redes neuronales aplicadas, el estudio de los modelos y la propuesta de entrenamientos más eficientes, orientados a hardware. Entre los resultados se cuenta con una propuesta de configuración fractal para el control eficiente de los sistemas y su modelo matemático. La investigación plantea el concepto de redes neuronales fractales, control neuronal reconfigurable y sistemas de entrenamiento para hardware como un aporte para abordar el control de los sistemas de potencia y reconfiguración de la infraestructura energética. El esquema de control propuesto simplifica la implementación de control avanzado, promoviendo un área de investigación en esta línea de diseño sostenible, incorporación de energías renovables, reutilización de recursos y eficiencia energética.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Tarapacá.Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.27 n.3 20192019-09-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052019000300383es10.4067/S0718-33052019000300383 |
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RESUMEN El presente trabajo consta de una investigación en esquemas de control neuronal y el diseño generalizado de sus componentes en lenguaje descriptor de hardware VHDL, con el propósito de construir un modelo para el soporte de control reconfigurable y la optimización de estos esquemas para implementación con tecnología FPGA. El método seleccionado consistió en el modelado del control, a través de la configuración VHDL de las redes neuronales aplicadas, el estudio de los modelos y la propuesta de entrenamientos más eficientes, orientados a hardware. Entre los resultados se cuenta con una propuesta de configuración fractal para el control eficiente de los sistemas y su modelo matemático. La investigación plantea el concepto de redes neuronales fractales, control neuronal reconfigurable y sistemas de entrenamiento para hardware como un aporte para abordar el control de los sistemas de potencia y reconfiguración de la infraestructura energética. El esquema de control propuesto simplifica la implementación de control avanzado, promoviendo un área de investigación en esta línea de diseño sostenible, incorporación de energías renovables, reutilización de recursos y eficiencia energética. |
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