RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Reinforcement learning for control
A1 Arévalo Gil, Daniel
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales
K1 Redes neuronales
K1 Control
K1 Automatización
K1 Aprendizaje por refuerzo
K1 Aprendizaje automático
K1 3307 Tecnología Electrónica
AB En 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.
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/75259
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/75259
LA fra
NO Departamento de Tecnología Electrónica
DS UVaDOC
RD 09-abr-2025