{"id":8411,"date":"2021-11-25T14:06:29","date_gmt":"2021-11-25T13:06:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.upm.es\/recursosidi\/offers-resources\/sin categor\u00eda\/sistema-de-monitorizacion-y-control-de-procesos-de-tratamiento-termico-superficial-de-materiales-con-laser-mediante-un-sistema-de-control-neuronal-adaptativo-mediante-modelo-de-referencia\/"},"modified":"2022-08-10T02:04:04","modified_gmt":"2022-08-10T00:04:04","slug":"sistema-de-monitorizacion-y-control-de-procesos-de-tratamiento-termico-superficial-de-materiales-con-laser-mediante-un-sistema-de-control-neuronal-adaptativo-mediante-modelo-de-referencia","status":"publish","type":"product","link":"https:\/\/www.upm.es\/recursosidi\/offers-resources\/patentes\/sistema-de-monitorizacion-y-control-de-procesos-de-tratamiento-termico-superficial-de-materiales-con-laser-mediante-un-sistema-de-control-neuronal-adaptativo-mediante-modelo-de-referencia\/","title":{"rendered":"Sistema de Monitorizaci\u00f3n y Control de Procesos de Tratamiento T\u00e9rmico Superficial de Materiales con L\u00e1ser Mediante un Sistema de Control Neuronal Adaptativo Mediante Modelo de Referencia"},"content":{"rendered":"
Descripci\u00f3n de la patente <\/h5>\n

Consiste en un sistema de monitorizaci\u00f3n y control en tiempo real de procesos de tratamiento t\u00e9rmico superficial de materiales con l\u00e1ser mediante control neuronal mediante modelo de referencia, que emplea como variable de entrada la m\u00e1xima temperatura en la superficie del material y como variable de actuaci\u00f3n la potencia de salida de la fuente l\u00e1ser.
\nEl sistema calcula c\u00edclicamente la se\u00f1al de actuaci\u00f3n sobre la potencia de la fuente l\u00e1ser (8), en base al error de seguimiento (4).
\nLa se\u00f1al de control sobre la potencia de la fuente l\u00e1ser (8) es calculada en dos etapas: en primer lugar, el controlador lineal tipo Proporcional, Integral y Derivativo, PID (5) genera, en base al error de seguimiento (4), la correspondiente actuaci\u00f3n (6), y posteriormente, a partir de dicha se\u00f1al y el estado del proceso (2), el controlador neuronal mediante modelo de referencia (7) calcula la se\u00f1al de actuaci\u00f3n sobre la fuente l\u00e1ser (8).<\/p>\n

Situaci\u00f3n <\/h5>\n

Concedida<\/p>\n

N\u00famero de solicitud<\/h5>\n

P200602421<\/p>\n

N\u00famero de publicaci\u00f3n<\/h5>\n

ES2293845<\/p>\n

Fecha de presentaci\u00f3n <\/h5>\n

25\/09\/2006<\/p>\n

Fecha de concesi\u00f3n <\/h5>\n

20\/11\/2008<\/p>\n

Descargar ficha<\/span><\/a><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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  • JOSE LUIS OCA\u00d1A MORENO
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  • CARLOS LUIS MOLPECERES ALVAREZ
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