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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Luis Alfonso Franco Gasca es_ES
dc.creator Carlos Ricardo Luna Ortiz es_ES
dc.date 2011-05
dc.date.accessioned 2018-12-14T17:07:57Z
dc.date.available 2018-12-14T17:07:57Z
dc.date.issued 2011-05
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/919
dc.description A pesar de la rápida evolución en los sistemas de control de procesos, el controlador PID (Proporcional-Integral-Derivativo) es el más utilizado en la industria, debido A que sus funciones simples y robustas son suficientes para trabajar en una gran variedad De procesos. Sin embargo, resulta complejo sintonizar de manera adecuada las Ganancias del PID, debido a que los procesos no son sistemas lineales, ni estacionarios, De modo que sus características cambian con el transcurso del tiempo. El proceso de Sintonización no es trivial, ya que en gran medida depende del proceso a ser controlado, Y no existe un método que sea apropiado en todas las aplicaciones. Ante esto surgen los Sistemas de control adaptable, donde el controlador realiza una auto-sintonización. Se Han diseñado estrategias muy sofisticadas alrededor del PID clásico, entre estas se cuentan Las técnicas de inteligencia artificial.En este trabajo se diseña un algoritmo genético Capaz de sitonizar controladores PID, dicho algoritmo se implementa en FPGA. Antes de realizar la implementación del algoritmo genético capaz de sintonizar Controladores PID en FPGA se lleva a cabo la etapa de adaptación del algoritmo genético Genérico al uno capaz de sintonizar controladores PID, dicha etapa se desarrolla en Software. Posteriormente se adapta y migra el algoritmo desarrollado a hardware, es Decir, en FPGA. Al final a través de simulaciones se aprecia que la implementación En hardware es más eficiente.Con la finalidad de validar el algoritmo desarrollado, se Utiliza un sencillo esquema de control de velocidad de un motor de CD, el cual permite Utilizar y el algoritmo genético implementado en FPGA. es_ES
dc.description In spite the fact that process control systems have evolve really fast, the PID Controller is broadly used in industries due to the fact that its functionallity is simple And robust which makes it suitable for tha vast mayority of task at hand. However Tuning this controller properlly turns out to be complex because processes most of the Times are neither linear nor stationary, which implies that they are time varying.Since The tuning method depends on the process for which it will be tuned achieving a proper Tuning is not trivial.One option to tackle this di_culties is using adaptative control Systems which are capable of sel-tuned themselves.Really so_sticated strategies have Been design using classic PID controller as a baseline, one branch of this strategies Are the ones based on arti_cial intelligence.In this work a genetic algorithm capable Of tuning PID controllers is developed and implemented in a FPGA.First of all an Adaptation from a generic genetic to one capable of tuning PID controllers is carried Out.In this stage all work is done in software.Once software verision is done, the second Stage takes place.In this stage an adaptation of the software version to hardware version Is performed.At the end of this work simulations presented in both platforms software And hardware show that the latter is more eficient.Last but not least, a control feedback Loop using a DC engine is used to show and validate FPGA implementation of genetic Algorithm capable of tuning PID controllers. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso Español es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Algoritmo genético es_ES
dc.subject FPGA es_ES
dc.subject FPGA es_ES
dc.subject Genetic Algorithm es_ES
dc.subject PID es_ES
dc.subject PID es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Diseño e Implementación de un algoritmo genético en FPGA para sintonización de controladores PID es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid curp es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador LUOC860505HQTNRR09 es_ES
dc.contributor.identificador FAGL740130HGTRSS07 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control) es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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