Modelo neuronal multivariable de un sistema Twin-Rotor

Abstract

[Resumen] Este trabajo tiene como objetivo contribuir al uso de técnicas de Computación Inteligente para la obtención, en este caso, de un modelo perfectamente funcional de un sistema MIMO (Multi-Input Multi-Output) de tipo Twin-Rotor. Dicho sistema presenta en determinados puntos de trabajo un elevado grado de no linealidad debido a las características intrínsecas del mismo, donde sus dos entradas y sus dos salidas quedan fuertemente acopladas, poniendo en compromiso sus condiciones de estabilidad, ante estrategias de control tradicionales. Este sistema consta de un rotor superior y otro lateral de cola, que controlan el Pitch y el Yaw respectivamente. El modelo neuronal NARX obtenido se presenta como una caja negra (“Black-Box”) que reproduce de forma aproximada la dinámica del funcionamiento del sistema, manteniendo los comportamientos no lineales más generales, tal y como lo demuestran los resultados presentados.