Sintonización de un Controlador PID para un Péndulo Invertido Mediante Algoritmos Meta-Heurísticos: Luciérnaga y Recocido Simulador

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.21754/tecnia.v30i2.623

Palabras clave:

algoritmo, luciérnaga, meta-heurísticos, recocido simulado, índice ITSE, controlador PID, péndulo invertido, modelamiento, función de transferencia

Resumen

En las plantas industriales un gran porcentaje de los controladores está basado en el Algoritmo de Control PID, esto por su sencillez y robustez, se tiene conocimiento que la performance de la Planta se puede ver afectada en cantidad y calidad del producto debido a la inadecuada determinación de los parámetros del controlador, incluso perjudicar a los mismos actuadores. En este trabajo, se muestra una alternativa a los métodos clásicos de sintonía de dichos parámetros: los algoritmos metaheurísticos, los cuales pertenecen a la rama de Búsqueda Informada dentro de la Inteligencia Artificial, cuyo objetivo es optimizar una determinada función de costo evitando los máximos o mínimos locales. Se ha considerado el modelo linealizado (para fines prácticos) de un sistema de péndulo invertido con un carro deslizante para la aplicación de dos algoritmos: el recocido simulado y el de luciérnagas; los cuales tuvieron como rango superior el determinado por el Criterio de Routh-Hurwitz para todas las especificaciones de rendimiento en el dominio del tiempo. En los resultados se pudo determinar que los parámetros optimizados del controlador PID no tenían una diferencia significativa y la velocidad de convergencia era rápida, esto nos permitiría concluir que es una opción adicional para la sintonía de lazos de control.

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Citas

[1] C. W. Anderson, “Learning to control an inverted pendulum using neural networks”, IEEE Control Systems Magazine, vol. 9, issue 3, pp. 31-37, apr-1989.
[2] N. Surendranath, S. Saketh, P. Pal, “Optimal PID controller design of an inverted pendulum dynamics: a hybrid pole-placement & firefly algorithm approach”, in IEEE First International Conference on Control, Measurement and Instrumentation, 2016, pp. 305-310.
[3] M. Magaña, F. Holzapfel, “Fuzzy-logic control of an inverted pendulum with visión feedback”, IEEE Transactions on Education, vol. 41, issue 2, pp. 165-170, may-1998.
[4] R. C. Dorf, R. H. Bishop, “Sistemas de Control Moderno”, España: Pearson Prentice Hall, 2005.
[5] K. Ogata, “Ingeniería de Control Moderna”, España: Pearson Educación – Prentice Hall, 2010.
[6] E. Umez-Eronini, “Dinámica de Sistemas de Control”, México: Thomson Learning, 2001.
[7] MATLAB, (2016, Set 10). “Inverted Pendulum: System Modeling”, [Online]. Available: http://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?example=InvertedPendulum&section=SystemModeling
[8] A. Rojas-Moreno, “Control Avanzado: Diseño y Aplicaciones en Tiempo Real”, Perú: Editorial Universitaria de la Universidad Nacional de Ingeniería, 2001.
[9] J. Brownlee, (2016, Set 10). “Clever Algorithms: Nature-Inspired Programming Recipes”, [Online]. Available:
http://www.cleveralgorithms.com/ See also URL:
https://archive.org/details/CleverAlgorithms
[10] C. Blum, A. Roli, “Metaheuristics in combinatorial optimization: Overview and conceptual comparison”. ACM Computing Surveys”, vol. 35, N° 3, pp. 268-308, set-2003.
[11] T. Weise, (2016, Set 10) “Global Optimization Algorithms: Theory and Application”, [Online]. Available:
http://www.it-weise.de/projects/book.pdf
[12] X. S. Yang, “Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms”, United Kingdom: Luniver Press, 2010. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/235979455_Nature-Inspired_Metaheuristic_Algorithms
[13] X. S. Yang, “Firefly Algorithm, Lévy Flights and Global Optimization”, in: Research and Development in Intelligent Systems XXVI, London, 2009, pp. 209-218.
[14] A. García, “Inteligencia Artificial: Fundamentos, Prácticas y Aplicaciones”, México: Alfaomega Grupo Editor, 2016.
[15] K.-L. Du, M. N. Swamy, “Search and Optimization by Metaheuristic: Tecniques and Algorithms Inspired by Nature”, Switzerland: Birkhauser-Springer International Publishing, 2016.

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Publicado

2020-11-28

Cómo citar

[1]
L. G. Beltrán y Z. Ñaupari Huátuco, «Sintonización de un Controlador PID para un Péndulo Invertido Mediante Algoritmos Meta-Heurísticos: Luciérnaga y Recocido Simulador», TECNIA, vol. 30, n.º 2, pp. 82–91, nov. 2020.

Número

Sección

Control, automatización y Sistemas Mecatrónicos