Sintonización de un controlador PID basado en un algoritmo heurístico para el control de un Ball and Beam
Sintonizar controladores de tipo Proporcional + Integral + Derivativo (PID) no es trivial y a pesar de que existen diversos estudios para sintonizar estos controladores parece no haberse resuelto el problema para tener una técnica que pueda ser implementado en los diversos sistemas, por ejemplo, los...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | México |
| Recursos: | Universidad Autónoma de Querétaro |
| Repositorio: | Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma de Querétaro |
| OAI Identifier: | oai:ri-ng.uaq.mx:123456789/431 |
| Acesso em linha: | http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/431 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | AG Controlador PID GA PID controller Sintonización Tuning INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA |
| Resumo: | Sintonizar controladores de tipo Proporcional + Integral + Derivativo (PID) no es trivial y a pesar de que existen diversos estudios para sintonizar estos controladores parece no haberse resuelto el problema para tener una técnica que pueda ser implementado en los diversos sistemas, por ejemplo, los sintonizadores clásicos están limitados a sistemas que son estables en lazo abierto o los métodos inteligentes como las redes neuronales están limitados a los recursos computacionales. Por ello, en este trabajo se presentan los algoritmos heurísticos como herramientas para sintonizar controladores de tipo PID, donde estos algoritmos son robustos en el sentido de que pueden ser adaptados a diversos sistemas y que requieren recursos computacionales pequeños comparados con las redes neuronales. En primera etapa se presentan dos algoritmos heurísticos para sintonizar controladores de tipo PID: el algoritmo genético (AG) y la optimización por cúmulo de partículas (PSO) que de acuerdo a la literatura estos presentan resultados satisfactorios para sintonizar controladores PID. Para probar estos algoritmos se utilizó el sistema Ball and Beam que cuenta con las siguientes características: es un sistema subactuado, no-lineal, inestable en lazo abierto, cuenta con controladores en cascada y las acciones de control no son abruptas. Por estas características el sistema Ball and Beam es capaz de poner en manifiesto los algoritmos propuestos. Como segunda parte se implementa de forma experimental el algoritmo PSO que presentó resultados con mejores aptitudes que el AG. Posteriormente se presentan los resultados obtenidos de forma experimental. |
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