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dc.contributor.advisorMorán Cárdenas, Antonio Manueles_ES
dc.contributor.authorBejar Espejo, Eduardo Alberto Martínes_ES
dc.date.accessioned2018-10-30T23:39:30Zes_ES
dc.date.available2018-10-30T23:39:30Zes_ES
dc.date.created2018es_ES
dc.date.issued2018-10-30es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/12934es_ES
dc.description.abstractLos sistemas de posicionamiento magnético son preferidos respecto a sus contrapartes mecánicas en aplicaciones que requieren posicionamiento de alta precisión como en el caso de la manufactura de circuitos integrados. Esto se debe a que los actuadores electromagnéticos no sufren los efectos de la fricción seca o desgaste mecánico. Sin embargo, estos sistemas poseen fuertes no linealidades que dificultan la tarea de control. Por otro lado, el aprendizaje por refuerzo se ha posicionado como una técnica de entrenamiento de redes neuronales prometedora que está permitiendo resolver varios problemas complejos. Por ejemplo, el aprendizaje por refuerzo fue capaz de entrenar redes neuronales que han logrado vencer al campeón mundial de Go, derrotar a varios jugadores profesionales de ajedrez y aprender a jugar varios videojuegos de la consola Atari. Asimismo, estas redes neuronales están permitiendo la manipulación de objetos por brazos robóticos, un problema que era muy difícil de resolver por medio de técnicas tradicionales. Por esta razón, el presente trabajo tiene como objetivo diseñar un controlador neuronal entrenado por refuerzo para el control de un sistema de posicionamiento magnético de dos dimensiones. Se utiliza una variación del algoritmo Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) para el entrenamiento del controlador neuronal. Los resultados obtenidos muestran que el controlador diseñado es capaz de alcanzar varios setpoints asignados y de realizar el seguimiento de una trayectoria dada.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perúes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_ES
dc.sourcePontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.sourceRepositorio de Tesis - PUCPes_ES
dc.subjectRedes neuronales (Computación)es_ES
dc.subjectActuadoreses_ES
dc.titleControl de un sistema de posicionamiento magnético de dos dimensiones usando aprendizaje profundo por refuerzoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMagíster en Ingeniería de Control y Automatizaciónes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.es_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería de Control y Automatizaciónes_ES


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