Abstract:
Las máquinas de vector soporte (SVM) son modelos de aprendizaje supervisados con algoritmos de aprendizaje asociados que analizan datos que se utilizan para para su clasificación o análisis de regresión. En los últimos años, se han realizado importantes investigaciones para abordar los retos técnicos relacionados con el funcionamiento y el control de los sistemas electrónicos balastro-lámparas HID-MH. Este proyecto da una visión general del diseño y la implementación de un controlador dinámico que basa su operación en un clasificador multivariable (SVC). Este clasificador realiza la tarea de identificar las diferentes fases de ignición de cuatro lámparas HID de 250W. También se analiza el comportamiento de cuatro variables presentes en el proceso de encendido de las lámparas, estas variables son: tensión, intensidad de corriente, temperatura e iluminancia. El resultado de este análisis determina qué variables son óptimas para implementar el clasificador.
