On the approximate suboptimal control by neural network - rainfall observer

Fil: Rodriguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Rodriguez Rivero, Cristian, Pucheta, Julián, Patiño, Daniel, Laboret, Sergio, Juárez, Gustavo, Sauchelli, Víctor
Formato: conferenceObject
Lenguaje:Inglés
Publicado: 2024
Materias:
Agriculture
Mathematical model
Neural networks
Neurocontrollers
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/553713
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
id I10-R141-11086-553713
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spelling I10-R141-11086-5537132024-09-20T06:20:58Z On the approximate suboptimal control by neural network - rainfall observer Rodriguez Rivero, Cristian Pucheta, Julián Patiño, Daniel Laboret, Sergio Juárez, Gustavo Sauchelli, Víctor Agriculture Mathematical model Neural networks Neurocontrollers 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 2024-09-19T12:36:50Z 2024-09-19T12:36:50Z 2016 conferenceObject http://hdl.handle.net/11086/553713 eng Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Impreso; Electrónico y/o Digital
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