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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorBerrones Asqui, Sofia Elizabeth-
dc.contributor.authorBarcia Macías, Ronald Marcelo-
dc.contributor.authorEscrig, Oscar Miguel-
dc.contributor.authorRomero Pérez, Julio Ariel-
dc.date.accessioned2022-06-02T20:25:00Z-
dc.date.available2022-06-02T20:25:00Z-
dc.date.issued2019-06-17-
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/15761-
dc.descriptionEste 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.abstractThis 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.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectALGORITMO GENÉTICOes_ES
dc.subjectCONTROL PIDes_ES
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes_ES
dc.subjectCONTROL ÓPTIMOes_ES
dc.subjectGENETIC ALGORITHMen
dc.subjectPID CONTROLen
dc.subjectARTIFICIAL INTELLIGENCEen
dc.subjectOPTIMAL CONTROLen
dc.titleSintonización de controladores PID para control de velocidad de motores de corriente continua mediante algoritmos genéticos.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
Aparece en las colecciones: 2019 Vol. 1 (enero - junio)

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