Two-Degrees-of-Freedom Robust PID Controllers Tuning Via a Multiobjective Genetic Algorithm
Título del documento: Two-Degrees-of-Freedom Robust PID Controllers Tuning Via a Multiobjective Genetic Algorithm
Revue: Computación y sistemas
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000376146
ISSN: 1405-5546
Autores: 1
1
2
Instituciones: 1Universidad Autónoma de Campeche, Campeche. México
2Universidad Politécnica de Victoria, Ciudad Victoria, Tamaulipas. México
Año:
Periodo: Abr-Jun
Volumen: 18
Número: 2
Paginación: 259-273
País: México
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental, aplicado
Resumen en español En este artículos e presenta una metodología de diseño de controladores PID (Proporcional, Integral y Derivativo), de dos grados de libertad mediante el planteamiento de un problema de optimización multiobjetivo. Las funciones objetivo propuestas consideran entre otros: respuesta de referencia al escalón, perturbación de carga y robustez ante incertidumbre en el modelado. También se incluye un filtro para minimizar el ruido de medición y la constante de tiempo se incluye en el vector de variables de decisión. El problema de optimización se resuelve con un algoritmo genético
Resumen en inglés In this paper, a design methodology for a proportional integral derivative (PID) control design is presented by means of the statement of a multiobjective optimization problem (MOP). Two-degrees-of-freedom controller (PID-ISA) is used. The objective functions are deployed considering a set point response, load disturbances and robustness to model uncertainty as its components. The time constant of measurement noise filter is a component of the vector of decision variables. The optimization problem is solved by means of a genetic algorithm
Disciplinas: Ciencias de la computación
Palabras clave: Procesamiento de datos,
Optimización multiobjetivo,
Controladores PID,
Robustez,
Incertidumbre,
Algoritmos genéticos
Keyword: Computer science,
Data processing,
Multiobjective optimizing,
PID controllers,
Robustness,
Uncertainty,
Genetic algorithms
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