NEUROIDENTIFICADOR BASADO EN FILTRO DE KALMAN

Resumen

El uso de las redes neuronales en la identificación de sistemas ha sido utilizado y estudiado extensivamente, estableciendo la red neuronal feedforward como un modelo en función de transferencia y una red retroalimentadas como un modelo en espacios de estado, esta última posee la desventaja de que en la mayoría de los casos no converge a los valores deseados, por lo que se propone utilizar una red feedforward acoplada a un Filtro de Kalman para la predicción y posterior identificación de un modelo lineal en espacios de estado, la propuesta es evaluada sobre un motor DC real.