Sistema híbrido neuro-evolutivo aplicado ao controle de um processo multivariável



Título del documento: Sistema híbrido neuro-evolutivo aplicado ao controle de um processo multivariável
Revista: Controle & automacao
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000315447
ISSN: 0103-1759
Autores: 1
Instituciones: 1Pontificia Universidade Catolica do Parana, Centro de Ciencias Exatas e de Tecnologia, Curitiba, Parana. Brasil
Año:
Periodo: Ene-Mar
Volumen: 17
Número: 1
Paginación: 32-48
País: Brasil
Idioma: Portugués
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado
Resumen en inglés This paper presents a new approach for the PID (proportional, integral, and derivative) multivariable controller design based on a neural network and a genetic algorithm. The multivariable PID controller design is divided in three steps. In the first step, a radial basis neural network is utilized for multivariable process identification. In the second step, the controller design is realized by an off-line procedure. This procedure is based on tuning of the PID controller gains by optimization with genetic algorithms aiming to control the model obtained by radial basis neural network. In the third step, the PID controller gains obtained with genetic optimization and neural model are validated in a practical process. Performance of this approach to multivariable control design is presented and discussed. The control algorithm design is validated of experimental way in a multivariable process called ball-and-plate. This process consists of a plate pivoted at its center such that the slope of the plate can be manipulated in two perpendicular directions. The basic control objective is to control the position of a free rolling ball on a plate, by applying tensions to two DC motors, according to the ball postion, as measured by vision system
Resumen en portugués Este artigo apresenta uma nova abordagem para o projeto de um controlador PID (proporcional, integral e derivativo) multivariável baseado em uma rede neural e um algoritmo genético. O projeto do controlador PID multivariável é dividido em três etapas distintas. Na primeira etapa, uma rede neural de funções radiais de base é utilizada para identificação do processo multivariável. Na segunda etapa, o projeto do controlador é realizado, de forma off-line, baseado na sintonia de ganhos do controlador PID. Esta etapa é realizada através de uma otimização via algoritmos genéticos visando-se controlar o modelo do processo obtido pela rede neural de funções radiais de base. Na terceira etapa, os ganhos do controlador PID obtidos através de otimização genética e modelo neural são validados no processo prático. O desempenho desta proposta de projeto de controle multivariável é apresentado e discutido. O projeto do algoritmo de controle é validado de forma experimental em um processo multivariável denominado bola e chapa (ball-and-plate). Este processo consiste de uma chapa articulada em seu centro tal que a inclinação da chapa pode ser manipulada em duas direções perpendiculares. O objetivo básico é controlar a posição de uma bola que rola livremente sobre a chapa, aplicando-se tensões aos motores, estas baseadas no conhecimento da posição da bola medida pelo sistema de visão
Disciplinas: Ingeniería
Palabras clave: Ingeniería de control,
Redes neuronales,
Algoritmos genéticos,
Sistemas no lineales,
Control multivariable,
Control inteligente,
Sistemas híbridos,
Sistemas inteligentes
Keyword: Engineering,
Control engineering,
Neural networks,
Genetic algorithms,
Nonlinear systems,
Multivariable control,
Intelligent control,
Hybrid systems,
Intelligent systems
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