Diseño de un algoritmo automático de sintonización de parámetros de un controlador PID empleando técnicas Bio-inspiradas de aprendizaje de máquinas

En la actualidad los sistemas de control en lazo cerrado mayormente empleados para aplicaciones industriales son los PID, dado que presentan grandes ventajas al ser comparados con otros sistemas de control; la sencillez de diseño y el bajo coste de implementación son ejemplos de dichas ventajas. De sintonizarse correctamente, el controlador logra aumentar la estabilidad, la rapidez y la exactitud en la respuesta. Este proceso de sintonización presenta desafíos específicos relacionados al desconocimiento de diversos factores (los cuales se plantean en la sección 1) y el poco personal apropiadamente capacitado en la implementación ocasionando un mal uso de la técnica. Lo anterior produce una mala sintonización de los parámetros, realizada mediante procesos de prueba - error o empleando técnicas de empíricas como Ziegler Nichols. Teniendo en cuenta la problemática anterior, diversas empresas han enfocado una gran cantidad de esfuerzos que buscan facilitar el proceso de sintonización a través de algoritmos capaces de ajustar de forma automática los parámetros del controlador PID. Sin embargo, las herramientas desarrolladas producto de dichos esfuerzos conllevan altos costos asociados y la intervención directa del sistema (no deseable por tiempos de paro en la producción, disminución de la confiabilidad del sistema, etc.). En este trabajo, se propone la implementación de un algoritmo inteligente basado en la respuesta de sistema inmune enfocado al principio de selección clonal, cuyo objetivo es encontrar un conjunto de posibles soluciones que cumplan con unos criterios de diseño que representan las condiciones a las cuales se debe ajustar el sistema y el resultado que se desea obtener. En la ejecución del algoritmo se van descartando los parámetros cuyos resultados no satisfacen y se van replicando aquellos que van disminuyendo el error de las figuras de mérito. Al finalizar su ejecución, el algoritmo logra mejorar significativamente el resultado de las figuras de mérito comparadas con las obtenidas por la técnica clásica de sintonización Ziegler Nichols. El desarrollo de la técnica de Ziegler Nichols se realiza a partir de información de la planta y presenta un desempeño pobre en el controlador; este proceso se realiza manualmente al realizar un sencillo análisis matemático. Por otro lado, con el algoritmo se realiza un proceso heurístico donde se prueban diversos parámetros, se analiza su respuesta y se van afinando los parámetros para obtener un conjunto de soluciones que satisfacen los criterios establecidos. Este proceso se realiza automáticamente y puede tardar en función de los procesos de adquisición de información, presentando un coste computacional alto respecto a la técnica clásica elegida, pero con una notable diferencia en los resultados de las figuras de mérito.

• Autores: Cifuentes Duarte, Gloria Catalina
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/16570
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/16570
• Palabra clave: PID tuning; artificial immune system; bio-inspired algorithm; Clonal selection principle; Algoritmos; Algoritmo -- Programacion; Controladores de dispositivos; Maquinas; Sistema Inmune Artificial; Algoritmo Bio-inspirado; Principio de selección clonal; Sintonizacion PID
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