En este trabajo se demuestra la aplicación de las redes neuronales recurrentes para la identificación y control de un motor de inducción de desplazamiento lineal. En particular se utilizan redes neuronales recurrentes de alto orden por sus excelentes propiedades de identificación de sistemas no lineales. La identificación de la planta se realiza mediante una estructura por bloques, la cual permite linealizar el sistema y proponer una ley de control basada en modos deslizantes. Se demuestra la robustez del controlador mediante simulaciones. El presente trabajo representa una propuesta de control inteligente para ser aplicada a sistemas altamente no lineales. La estrategia no requiere conocer el modelo de la planta y resulta atractiva para trabajar con los efectos indeseables de los motores lineales. Una de las aplicaciones más importantes de las máquinas lineales es el Maglev, cuya imagen se muestra como portada en esta investigación.

Es ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por parte de la Universidad de Guadalajara; obtuvo el grado de Maestro en Ciencias en el 2002 y el de Doctor en Ciencias en el 2010 en el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del IPN, en México. Sus Intereses abarcan el Control Inteligente, Sistemas Digitales y Diseño de Sistemas Mecatrónicos