Cálculo de Los Parámetros del Controlador PID, Por Sintonización y Simulación, Para el Posicionamiento Lineal de Un Cilindro Hidráulico
Descripción del Articulo
El posicionamiento lineal de un cilindro hidráulico es una aplicación industrial que se usa en el posicionamiento de aletas de vuelo, procesos de moldeo por inyección, perforado de rocas, etc. Una de las técnicas de control más usada es el control PID (Proporcional Integral Derivativo), el problema...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de Publicación: | 2019 |
| Institución: | Universidad Católica de Santa María |
| Repositorio: | UCSM-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ucsm.edu.pe:20.500.12920/9417 |
| Enlace del recurso: | https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/9417 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Posicionamiento lineal ACO PSO Metaheurístico Identificación experimental Indice de desempeño |
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El posicionamiento lineal de un cilindro hidráulico es una aplicación industrial que se usa en el posicionamiento de aletas de vuelo, procesos de moldeo por inyección, perforado de rocas, etc. Una de las técnicas de control más usada es el control PID (Proporcional Integral Derivativo), el problema de esta técnica es la sintonización de sus tres parámetros. En el año 1942, Ziegler y Nichols establecieron 2 métodos empíricos de sintonización de los parámetros Kp, Ki, Kd; (es claro que para cada proceso estos parámetros son distintos). Desde que se dieron a conocer estos métodos de sintonización, hubo muchos estudios de variaciones y mejoras de estos métodos. En la actualidad se tienen algoritmos metaheurísticos de optimización, muchos de ellos inspirados en la naturaleza. Primero se hizo la identificación experimental de la función de trasferencia del sistema de control usando la adquisición de datos, el toolbox ident de MATLAB. Luego se implementaron en códigos de MATLAB dos algoritmos bioinspirados: el algoritmo de enjambre de partículas (PSO) y el algoritmo de colonia de hormigas (ACO); cada algoritmo requiere un índice de desempeño, en esta investigación se utilizó la Integral del tiempo multiplicado por el valor absoluto del error (ITAE). Se probaron los códigos en trabajos de investigación anteriores, se pulió hasta que quedaron listos para cualquier función de transferencia. Luego se probaron estos algoritmos en la función de transferencia identificada previamente, logrando resultados satisfactorios. Finalmente esos valores de los parámetros PID hallados se probaron en el módulo de posicionamiento lineal del Laboratorio de Oleohidráulica y Neumática de la UCSM. Logrando también resultados satisfactorios en el desempeño del sistema controlado, tiempo de establecimiento, tiempo de subida y sobreimpulso, los cuales se muestran y fueron obtenidos por adquisición de datos. Los mejores resultados se obtuvieron con el algoritmo de colonia de hormigas, para 20 hormigas, con 1000 nodos y 100 tours. Para el sistema sin carga la mejor solución fue Kp= 10.01, Ki= 3.00 y Kd=4.81, Para el sistema con caga la mejor solución fue Kp= 11.01, Ki= 5.51 y Kd=3.71. Se mejoraron los resultados al hacer una mejor identificación experimenta l del sistema, también se mejoró la solución al aumentar el número tours y el número de nodos a costa de un costo computacional. Con el controlador implementado se redujo el tiempo de establecimiento de 2.5 hasta 0.6 segundos. Palabras clave: Posicionamiento lineal, ACO, PSO, Metaheurístico, identificac ión experimental, índice de desempeño. |
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Primero se hizo la identificación experimental de la función de trasferencia del sistema de control usando la adquisición de datos, el toolbox ident de MATLAB. Luego se implementaron en códigos de MATLAB dos algoritmos bioinspirados: el algoritmo de enjambre de partículas (PSO) y el algoritmo de colonia de hormigas (ACO); cada algoritmo requiere un índice de desempeño, en esta investigación se utilizó la Integral del tiempo multiplicado por el valor absoluto del error (ITAE). Se probaron los códigos en trabajos de investigación anteriores, se pulió hasta que quedaron listos para cualquier función de transferencia. Luego se probaron estos algoritmos en la función de transferencia identificada previamente, logrando resultados satisfactorios. Finalmente esos valores de los parámetros PID hallados se probaron en el módulo de posicionamiento lineal del Laboratorio de Oleohidráulica y Neumática de la UCSM. Logrando también resultados satisfactorios en el desempeño del sistema controlado, tiempo de establecimiento, tiempo de subida y sobreimpulso, los cuales se muestran y fueron obtenidos por adquisición de datos. Los mejores resultados se obtuvieron con el algoritmo de colonia de hormigas, para 20 hormigas, con 1000 nodos y 100 tours. Para el sistema sin carga la mejor solución fue Kp= 10.01, Ki= 3.00 y Kd=4.81, Para el sistema con caga la mejor solución fue Kp= 11.01, Ki= 5.51 y Kd=3.71. Se mejoraron los resultados al hacer una mejor identificación experimenta l del sistema, también se mejoró la solución al aumentar el número tours y el número de nodos a costa de un costo computacional. Con el controlador implementado se redujo el tiempo de establecimiento de 2.5 hasta 0.6 segundos. Palabras clave: Posicionamiento lineal, ACO, PSO, Metaheurístico, identificac ión experimental, índice de desempeño.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Católica de Santa Maríainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Católica de Santa MaríaRepositorio de la Universidad Católica de Santa María - UCSMreponame:UCSM-Tesisinstname:Universidad Católica de Santa Maríainstacron:UCSMPosicionamiento linealACOPSOMetaheurísticoIdentificación experimentalIndice de desempeñoCálculo de Los Parámetros del Controlador PID, Por Sintonización y Simulación, Para el Posicionamiento Lineal de Un Cilindro Hidráulicoinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisSUNEDUDoctor en Ingeniería MecánicaIngeniería Mecánica, Mecánica-Eléctrica y MecatrónicaUniversidad Católica de Santa María.Escuela de Postgrado.Doctorado en Ingeniería MecánicaDoctoradoLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ucsm.edu.pe/bitstream/20.500.12920/9417/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINAL9P.0417.DR.pdf9P.0417.DR.pdfapplication/pdf4742006https://repositorio.ucsm.edu.pe/bitstream/20.500.12920/9417/1/9P.0417.DR.pdfea0e761afd782674ff1d0fcfc53c932aMD51TEXT9P.0417.DR.pdf.txt9P.0417.DR.pdf.txtExtracted texttext/plain198141https://repositorio.ucsm.edu.pe/bitstream/20.500.12920/9417/3/9P.0417.DR.pdf.txtd2f603e3dd844d8000a20f24736e0cf1MD53THUMBNAIL9P.0417.DR.pdf.jpg9P.0417.DR.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg11976https://repositorio.ucsm.edu.pe/bitstream/20.500.12920/9417/4/9P.0417.DR.pdf.jpgc1a624fbd29ac7031a8115a2ca66c65dMD5420.500.12920/9417oai:repositorio.ucsm.edu.pe:20.500.12920/94172019-09-04 01:23:14.386Repositorio Institucional de la Universidad Católica de Santa Maríarepositorio.biblioteca@ucsm.edu.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 |
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Nota importante:
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