Ruiz, Luis IgnacioIrigoyen, EloyGómez, VicenteArtaza Fano, Fernando2022-02-082022-02-082016Ruiz, L.I., Irigoyen, E., Gómez, V., Artaza, F. Modelo neuronal multivariable de un sistema Twin-Rotor. 7, 8 y 9 de septiembre de 2016, Madrid (pp. 907-912). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.0907 DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081978-84-617-4298-1 (UCM)978-84-9749-808-1 (UDC electrónico)http://hdl.handle.net/2183/29689[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.spaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionalhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.esRed neuronal NARXSistema MIMO no linealModeladoComputación inteligenteTwin-Rotorconference outputopen access10.17979/spudc.9788497498081.0907