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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.creatorMariel Fernanda García Herreraes_MX
dc.date.accessioned2022-09-23T17:24:01Z-
dc.date.available2022-09-23T17:24:01Z-
dc.date.issued2018-11-26-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/6753-
dc.description.abstractLas aplicaciones de un controlador, tal como lo es en una válvula de control, requieren de esquemas de control robustos para considerar todas las variables posibles que existan. Este artículo, propone tener un prototipo funcional de los sistemas automáticos que operan en la Refinería Ingeniero Antonio M. Amor, para facilitar el movimiento de los elementos finales y obtener un mayor control de los eventos que suceden en las plantas de proceso. El análisis de comportamiento para una válvula de control se realizará mediante métodos probabilísticos, utilizando las Toolbox de MATLAB. En este documento se demostrará que una red neuronal puede ser entrenada para proporcionar los coeficientes de un controlador PID, en donde la respuesta se aproxime a la de un controlador PID analógico con set point conocido.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.relationhttps://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/2802/2057-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceJóvenes en la ciencia: XXIV Verano de la ciencia UG. Vol. 4 Núm. 1 (2018)es_MX
dc.titlePID instrumented control elements estimation based on probabilistic methodses_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/33-
dc.subject.keywordsNeural Networksen
dc.subject.keywordsPID controlen
dc.subject.keywordsAutomatic Systemsen
dc.subject.keywordsControl Valveen
dc.subject.keywordsSet Pointen
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.creator.twoEDUARDO PEREZ CARETAes_MX
dc.creator.idtwoinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/207559es_MX
dc.description.abstractEnglishThe applications of a controller, such as a control valve, require robust control schemes for all the variables that exist. Have a functional prototype of the automatic systems that operate in the Ingeniero Antonio M. Amor Refinery, to facilitate the movement of the final elements and obtain greater control of the events that occur in the process plants. The behavior analysis for a control valve was performed using probabilistic methods, using the MATLAB Toolbox. In this document it can be seen that a neural network can be trained to provide the coefficients of a PID controller, where the response is close to that of an analog PID controller with a known set point.en
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