On the approximate suboptimal control by neural network - rainfall observer

Autores
Rodriguez Rivero, Cristian; Pucheta, Julián; Patiño, Daniel; Laboret, Sergio; Juárez, Gustavo; Sauchelli, Víctor
Año de publicación
2016
Idioma
inglés
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Rodriguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
Fil: Pucheta, Julián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
Fil: Patiño, Daniel. Universidad Nacional de San Juan. Instituto de Automática; Argentina.
Fil: Laboret, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
Fil: Juárez, Gustavo. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología. Laboratorio de Inteligencia Artificial; Argentina.
Fil: Sauchelli, Víctor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
This paper presents an approach for approximate suboptimal control of nonlinear systems with constraints by neural network based rainfall observer for guiding crop growth in extensive agriculture. We propose a neural-network rainfall observer approximation by means of historical rainfall information. The goal is to obtain a closeloop operation with rainfall information, whose design is based on optimal control theory. Thus, the neurocontroller design proposed helps to drive the growth development of the cultivation as cost function and final state errors are minimized by physical constraints on the process variables. Therefore, it is possible to establish the control scheme and policy according to the criterion that generates the highest profit margin in the process. The contribution shows an optimal policy to guide the crop from an initial to a desired state. The estimates are consistent in a weak sense, and the question whether they are pointwise consistent is still open. Nevertheless, in order to assess the performance and practical tractability of the neurocontroller, real data and computational results are shown for soybean crop at Santa Francisca, Cordoba, Argentina.
http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7585302&isnumber=7585232
Fil: Rodriguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
Fil: Pucheta, Julián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
Fil: Patiño, Daniel. Universidad Nacional de San Juan. Instituto de Automática; Argentina.
Fil: Laboret, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
Fil: Juárez, Gustavo. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología. Laboratorio de Inteligencia Artificial; Argentina.
Fil: Sauchelli, Víctor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
Sistemas de Automatización y Control
Materia
Agriculture
Mathematical model
Neural networks
Neurocontrollers
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/553713
Acceder
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This paper presents an approach for approximate suboptimal control of nonlinear systems with constraints by neural network based rainfall observer for guiding crop growth in extensive agriculture. We propose a neural-network rainfall observer approximation by means of historical rainfall information. The goal is to obtain a closeloop operation with rainfall information, whose design is based on optimal control theory. Thus, the neurocontroller design proposed helps to drive the growth development of the cultivation as cost function and final state errors are minimized by physical constraints on the process variables. Therefore, it is possible to establish the control scheme and policy according to the criterion that generates the highest profit margin in the process. The contribution shows an optimal policy to guide the crop from an initial to a desired state. The estimates are consistent in a weak sense, and the question whether they are pointwise consistent is still open. Nevertheless, in order to assess the performance and practical tractability of the neurocontroller, real data and computational results are shown for soybean crop at Santa Francisca, Cordoba, Argentina.
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