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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0es_ES
dc.contributorLuis Alfonso Franco Gascaes_ES
dc.creatorSalvador Ortiz Santoses_ES
dc.date2014-11-
dc.date.accessioned2018-12-14T03:26:13Z-
dc.date.available2018-12-14T03:26:13Z-
dc.date.issued2014-11-
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/431-
dc.descriptionSintonizar controladores de tipo Proporcional + Integral + Derivativo (PID) no es trivial y a pesar de que existen diversos estudios para sintonizar estos controladores parece no haberse resuelto el problema para tener una técnica que pueda ser implementado en los diversos sistemas, por ejemplo, los sintonizadores clásicos están limitados a sistemas que son estables en lazo abierto o los métodos inteligentes como las redes neuronales están limitados a los recursos computacionales. Por ello, en este trabajo se presentan los algoritmos heurísticos como herramientas para sintonizar controladores de tipo PID, donde estos algoritmos son robustos en el sentido de que pueden ser adaptados a diversos sistemas y que requieren recursos computacionales pequeños comparados con las redes neuronales. En primera etapa se presentan dos algoritmos heurísticos para sintonizar controladores de tipo PID: el algoritmo genético (AG) y la optimización por cúmulo de partículas (PSO) que de acuerdo a la literatura estos presentan resultados satisfactorios para sintonizar controladores PID. Para probar estos algoritmos se utilizó el sistema Ball and Beam que cuenta con las siguientes características: es un sistema subactuado, no-lineal, inestable en lazo abierto, cuenta con controladores en cascada y las acciones de control no son abruptas. Por estas características el sistema Ball and Beam es capaz de poner en manifiesto los algoritmos propuestos. Como segunda parte se implementa de forma experimental el algoritmo PSO que presentó resultados con mejores aptitudes que el AG. Posteriormente se presentan los resultados obtenidos de forma experimental.es_ES
dc.descriptionTuning of Proportional + Integral + Derivative controllers (PID) is not trivial and although there are several studies to tune these controllers, it seems not to have been solved the problem of a technique that can be implemented in several systems, eg. classical tuners are limited to systems which are stable in open loop or intelligent methods such as neural networks are limited to computing resources. Therefore, in this thesis, heuristic algorithms are presented as tools robust for tuning PID controllers in the sense that they can be adapted to various systems and require little computational resources compared to neural networks. In the first stage, two heuristic algorithms for tuning PID controllers are presented: the genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) which according to litera-ture, both present satisfactory results for tuning PID controllers. To test these algorithms, the Ball and Beam system with the following characteristics was used: nonlinear, open-loop unstable and underactuated. This system has cascaded controllers and not abrupt control actions. For these features the Ball and Beam system is capable of manifesting the proposed algorithms. For second part of this work, the experimental implementation of the PSO algorithm is presented, showing better results than GA. Subsequently the experimental results are shown.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isoEspañoles_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectAGes_ES
dc.subjectControlador PIDes_ES
dc.subjectGAes_ES
dc.subjectPID controlleres_ES
dc.subjectSintonizaciónes_ES
dc.subjectTuninges_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleSintonización de un controlador PID basado en un algoritmo heurístico para el control de un Ball and Beames_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorOISS871225HPLRNL04es_ES
dc.contributor.identificadorFAGL740130HGTRSS07es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias (Instrumentación y Control)es_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)

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