Control Neuronal por Modelo Inverso de un Servosistema Usando Algoritmos de Aprendizaje Levenberg-Marquardt y Bayesiano

Resumen: En este trabajo se presentan los resultados experimentales del control neuronal de velocidad de un servosistema. La estrategia de control neuronal implementada es el control por modelo inverso. El entrenamiento de la red se ha realizado usando dos algoritmos de aprendizaje: Levenberg-Marquardt y regularización Bayesiana. Se evalúa la capacidad de generalización de cada método en función del correcto funcionamiento del controlador para seguir la señal de referencia y de los esfuerzos de control obtenidos