| Resumen |
En este trabajo, un sensor virtual predictivo basado en una red neuronal recurrente es propuesto para sensar el área comprendida entre los neumáticos y el terreno, la cuál es uno de los temas más importantes en la industria automotriz, de hecho, mantener una adecuada área de contacto del neumático garantiza la comodidad y la maniobrabilidad del vehículo. El sensor suave usa una red neuronal recurrente, el entrenamiento de una red neuronal recurrente es complicado para algoritmos basados en el cálculo del gradiente, debido a la aparición de algunos valles en la superficie de error. Como alternativa, el proceso de entrenamiento se puede modelar como un problema de optimización y este es resuelto mediante un algoritmo de evolución diferencial. Este sensor virtual ha sido validado con un banco de pruebas basado en el fenómeno de reflexión interna total frustrada. |
