Algoritmos genéticos para la optimización del controlador PID aplicado al sistema pelota y aro
Descripción del Articulo
Los algoritmos genéticos es un método global de búsqueda estocástica que imita el proceso de la evolución natural. Los algoritmos genéticos han demostrado que son capaces de dar soluciones en dominios complejos sin experimentar las dificultades que pueden asociarse con la dimensión alta u óptima com...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2011 |
Institución: | Universidad Nacional del Callao |
Repositorio: | UNAC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/491 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12952/491 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Algoritmos genéticos Controlador PID Sistema Pelota |
Sumario: | Los algoritmos genéticos es un método global de búsqueda estocástica que imita el proceso de la evolución natural. Los algoritmos genéticos han demostrado que son capaces de dar soluciones en dominios complejos sin experimentar las dificultades que pueden asociarse con la dimensión alta u óptima como suelen ocurrir con las técnicas basadas en gradiente descendente. Utilizar algoritmos genéticos para realizar la síntonía del controlador tiene como resultado un controlador óptimo que puede ser evaluado cada vez. Para el estudio de los algoritmos genéticos se decidió crear una función objetivo de optimización que evalúe las ganancias en forma óptima del controlador PID basado en los sistemas de control de error global. El sistema pelota y aro puede ser sometido a pruebas de algoritmos recursivos de tal forma que se alcance su función de transferencia, un estimador recursivo de mínimos cuadrados es creado para estimar el sistema en línea y proporcionar la estimación más precisa del sistema para que el algoritmo genético diseñe un controlador PID más óptimo. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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