Diseño e implementación de módulo educativo de caudal y nivel controlado por algoritmos genéticos
Descripción del Articulo
El proyecto propone un método de control para monitoreo del comportamiento de líquidos mediante algoritmos genéticos. Este método es necesario para su aplicación en diversos procesos industriales, y es la necesidad de tener una pequeña planta hidráulica para su experimentación. El campo de algoritmo...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2015 |
| Institución: | Universidad Nacional Del Altiplano |
| Repositorio: | UNAP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/3990 |
| Enlace del recurso: | http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/3990 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Automatización e Instrumentación Inteligencia Artificial |
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Calcina Quispe, Eyner |
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Flores Chipana, Gavino Jose |
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Automatización e Instrumentación Inteligencia Artificial |
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El proyecto propone un método de control para monitoreo del comportamiento de líquidos mediante algoritmos genéticos. Este método es necesario para su aplicación en diversos procesos industriales, y es la necesidad de tener una pequeña planta hidráulica para su experimentación. El campo de algoritmos genéticos cuenta con ventajas respecto a enfoques tradicionales de optimización. El resultado permite el desarrollo del proceso y para disminuir errores en el sistema de medición. Se utilizaron modelos propuestos en control automático para calcular los componentes a utilizar en el circuito electrónico de control, esta información permitió ubicar la adaptación de los algoritmos genéticos al sistema. La muestra utilizada fue aleatoria para estimar los datos por población finita al control de caudal y nivel, obteniendo datos de sensores. Los datos se sintetizaron mediante el software matlab, con la cual se manejó la información de las variables e interpretó la zona más adaptable al proceso. En la actualidad los algoritmos genéticos están resolviendo problemas de áreas de estudio tan diversas como la predicción en la bolsa, ingeniería aeroespacial, diseño de microchips, bioquímica y biología molecular (Legerén Alvares, Nuñez Jimenes, & Ortiz de Lanzagorta, 2012) |
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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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