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dc.contributor.advisorCáceres Gómez, Santiago es
dc.contributor.advisorNoura, Hassanes
dc.contributor.authorArévalo Gil, Daniel
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales es
dc.date.accessioned2025-03-06T14:42:08Z
dc.date.available2025-03-06T14:42:08Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/75259
dc.description.abstractEn este trabajo realizamos un estudio del machine learning enfocándonos en su variante reinforcement learning. El trabajo se compone de una primera sección que contiene definiciones de los diferentes aspectos de esta tecnología, así como su desarrollo a lo largo de los años y su estado actual . En la sección siguiente explicamos las principales variantes de esta tecnología: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y reinforcement learning. Para nuestro trabajo implementaremos la tecnología de reinforcement learning para realizar el control de velocidad de un motor eléctrico asíncrono de 550w con una velocidad nominal de 1500 rpm, controlado mediante un variador de frecuencia. Para implementar esta tecnología utilizaremos la Toolbox Reinforcement Learning de Matlab. Explicaremos como hemos realizado esta implementación, así como una explicación de los pasos necesarios para utilizarla adecuadamente. En la parte final del trabajo analizaremos los datos obtenidos, y se terminará con una conclusión final sobre problemas y soluciones que surgen al implementar esta tecnología.es
dc.description.abstractIn this work we conduct a study on machine learning focusing on its variant reinforcement learning. The work consists of an initial section that contains definitions of the different aspects of this technology, as well as its development over the years and its current state. In the next section, we explain the main variants of this technology: supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. For our work we will implement reinforcement learning technology to control the speed of a 550W asynchronous electric motor with a nominal speed of 1500 rpm, controlled by a frequency converter. To implement this technology we will use Matlab's Reinforcement Learning Toolbox. We will explain how we implemented this, as well as a step-by-step explanation of how to use it properly. In the final part of the work, we will analyze the data obtained, as well as provide a final conclusion on the problems and solutions that arise when implementing this technology.en
dc.description.sponsorshipDepartamento de Tecnología Electrónicaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isofraes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.classificationRedes neuronaleses
dc.subject.classificationControles
dc.subject.classificationAutomatizaciónes
dc.subject.classificationAprendizaje por refuerzoes
dc.subject.classificationAprendizaje automáticoes
dc.titleReinforcement learning for controlen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Ingeniería en Electrónica Industrial y Automáticaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subject.unesco3307 Tecnología Electrónicaes


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