Título :	Implementación de una red neuronal autoajustable en un FPGA para un servomotor
Autor(es):	Gerardo Leyva Soto
Palabras clave:	FPGA RNAA VHDL
Fecha de publicación :	ene-2008
Editorial :	Universidad Autónoma de Querétaro
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias
Resumen:	En el presente estudio se realizó la implementación del algoritmo de aprendizaje de retropropagación de una Red Neuronal Artificial Autoajustable (RNAA) en un FPGA ( Field Programmable Gate Array, Arreglos lógicos programables en campo), para el control de lazo cerrado de un servomotor de corriente directa. La metodología del análisis para la descripción del algoritmo de aprendizaje de Retropropagación en el software descriptivo VHDL (Very high speed integrated circuit Hardware Description Languaje, lenguaje descriptivo de circuitos integrados de muy alta velocidad), fue la representación digital o de bloques lógicos de cada una de las ecuaciones del algoritmo de aprendizaje de la RNAA, para poder realizar una descripción más fácil de cada una de estas ecuaciones en el software descriptivo VHDL. Terminada la descripción de cada ecuación del algoritmo de aprendizaje, se describió la programación completa de este algoritmo de la RNAA. Se desarrolló la simulación de cada una de ecuaciones del algoritmo de entrenamiento, así como la simulación en conjunto de este en el software descriptivo VHDL, obteniendo resultados satisfactorios de cada una de ellas. La descripción del algoritmo de aprendizaje de la red neuronal autoajustable en el software descriptivo VHDL para la síntesis en el FPGA se realizó con éxito. En el desarrollo de la ingeniería se describió un control inteligente con una red neuronal artificial autoajustable en un solo circuito programable para un servomotor de corriente directa.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/6559
Otros identificadores :	584 - RI000934.pdf
Aparece en:	Maestría en Ciencias

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