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http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/15761
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Berrones Asqui, Sofia Elizabeth | - |
dc.contributor.author | Barcia Macías, Ronald Marcelo | - |
dc.contributor.author | Escrig, Oscar Miguel | - |
dc.contributor.author | Romero Pérez, Julio Ariel | - |
dc.date.accessioned | 2022-06-02T20:25:00Z | - |
dc.date.available | 2022-06-02T20:25:00Z | - |
dc.date.issued | 2019-06-17 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/15761 | - |
dc.description | Este documento presenta el desarrollo de un algoritmo genético para optimización de ganancias de un controlador PID (proporcional, integral, derivativo) aplicado al control de velocidad de un motor de corriente directa. El algoritmo fue desarrollado en código Python. Produce un buen desempeño con pocas iteraciones debido a la generación de la población inicial a partir de las reglas de sintonización de Ziegler & Nichols. El controlador obtenido mediante la aplicación del algoritmo genético es comparado con los métodos convencionales de sintonización de Ziegler y Nichols, CohenCoon y AMIGO, en términos de tiempo de establecimiento, sobre oscilación máxima y robustez. Los resultados obtenidos permiten concluir que se minimiza la sobre oscilación máxima y el tiempo de establecimiento mediante el uso del controlador obtenido mediante el algoritmo genético, que a su vez presenta una mejor robustez en comparación con los controladores obtenidos con los otros métodos. | es_ES |
dc.description.abstract | This document presents the development of a genetic algorithm for optimizing the gains of a PID (proportional, integral, derivative) controller applied to the speed control of a direct current motor. The algorithm was developed in Python code. It produces a good performance with few iterations due to the generation of the initial population based on the tuning rules of Ziegler & Nichols. The controller obtained through the application of the genetic algorithm is compared with the conventional tuning methods of Ziegler and Nichols, CohenCoonand AMIGO, in terms of establishment time, maximum overshoot and robustness. The obtained results allow to conclude that the maximum overshoot and the establishment time are minimized by using the controller obtained through the genetic algorithm, which in turn has a better robustness compared to the controllers obtained with the other methods. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.subject | ALGORITMO GENÉTICO | es_ES |
dc.subject | CONTROL PID | es_ES |
dc.subject | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | es_ES |
dc.subject | CONTROL ÓPTIMO | es_ES |
dc.subject | GENETIC ALGORITHM | en |
dc.subject | PID CONTROL | en |
dc.subject | ARTIFICIAL INTELLIGENCE | en |
dc.subject | OPTIMAL CONTROL | en |
dc.title | Sintonización de controladores PID para control de velocidad de motores de corriente continua mediante algoritmos genéticos. | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_ES |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ | es_ES |
Aparece en las colecciones: | 2019 Vol. 1 (enero - junio) |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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