Sintonizacion De Controladores

UNIVERSIDAD DE PAMPLONA
FACULTAD DE INGENIERIAS Y ARQUITECTURA
DEPARTAMENTO DE INGENIERIA ELECTRONICA, ELECTRICA,
TELECOMUNICACIONES Y SISTEMAS
PROGRAMA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA

TITULO:
SINTONIZACION DE CONTROLADORES PID UTILIZANDO ALGORITMOS
EVOLUTIVOS

AUTOR:
MARÍA CLAUDIA PINTO FIGUEROA

PAMPLONA COLOMBIA
MAYO 2006

UNIVERSIDAD DE PAMPLONA
FACULTAD DE INGENIERIAS Y ARQUITECTURA
DEPARTAMENTODE INGENIERIA ELECTRONICA, ELECTRICA,
TELECOMUNICACIONES Y SISTEMAS
PROGRAMA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA

TRABAJO DE GRADO PARA OPTAR POR EL TITULO DE INGENIERO
ELECTRÓNICO

TÍTULO:
SINTONIZACION DE CONTROLADORES PID UTILIZANDO ALGORITMOS
EVOLUTIVOS

AUTOR:
MARÍA CLAUDIA PINTO FIGUEROA

DIRECTOR:
Ph.D. ELIEZER COLINA MORLES

PAMPLONA COLOMBIA
MAYO 2006

RESUMEN

En el desarrollo de

este trabajose diseñó una herramienta computacional

basada en algoritmos evolutivos para la sintonización de controladores PID.

Inicialmente la herramienta fue empleada con técnicas fuera de línea, para
varios sistemas estables e inestables a lazo abierto, con sistemas con distintos
tiempos de respuesta y con sistemas no lineales; usando diferentes funciones
objetivo.

Luego se trabajó con sistemas en línea,manipulando pocos individuos con una
función de aptitud que tiene en cuenta el sobreimpulso y el tiempo de
asentamiento, con el fin de comparar su desempeño con otras técnicas de
sintonización ya existentes.

Por último se aplicaron algoritmos evolutivos en el diseño del controlador de un
proceso de evaporación, tomando en cuenta la variable tasa de flujo de vapor,
que depende de la tasa detransferencia de calor.

ABSTRACT

This work includes an evolutionary algorithm based computational tool design
intended for PID tuning in a variety of control system configurations. The
computational tool was tested on open loop stable and unstable control
systems, control systems with different time response as well as with some
clases of non linear control system. Different objective functionswere
considered in order to check the performance of the evolutionary algorithm.

The work also includes computational simulations of the evolutionary algorithm
for on line tuning of PID controllers and a performance trade off with respect to
other tuning techniques is presented.

Finally, the work contemplates the controller design problem for an evaporator
system using the proposed evolutionarycomputational tool.

CONTENIDO

INTRODUCCION
OBJETIVOS
JUSTIFICACION
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
METODOLOGIA

CAPÍTULO 1. COMPUTACION EVOLUTIVA
1.1. INTRODUCCIÓN
1.2. ORIGENES
1.3. ANTECEDENTES
1.4. BASES BIOLÓGICAS DE LA COMPUTACIÓN EVOLUTIVA.
1.5. COMPONENTES DE UN ALGORITMO EVOLUTIVO
1.6. MODELOS SOBRE EL ESQUEMA GENERAL
1.7. ALGORITMOS GENÉTICOS (AG)
1.7.1. CODIFICACIÓN DE LAS VARIABLES
1.7.2.OPERADORES
1.7.2.1. CRUCE
1.7.2.1.1. Cruces para permutación
1.7.2.1.1.1. Cruce por emparejamiento parcial (PMX)
1.7.2.1.1.2. Cruces por orden (OX)
1.7.2.1.1.2.1. Variantes al Cruce por orden
1.7.2.1.1.3. Cruce por ciclos (CX)
1.7.2.1.1.4. Cruce por recombinación de rutas (ERX)
1.7.2.2. MUTACIÓN
1.7.2.2.1. Mutaciones sobre genes
1.7.2.2.2. Mutaciones no estacionarías
1.7.2.2.3. Mutaciones nouniformes
1.7.2.3. VARIANTES EN OPERADORES BÁSICOS PARA NÚMEROS
REALES

1.7.2.4. OTROS OPERADORES
1.7.2.4.1. Cromosomas de longitud variable
1.7.2.4.2. Operadores de nicho (ecológico)
1.7.2.4.3. Operadores especializados
1.7.3. FUNCIÓN DE ADAPTACIÓN
1.7.4. EL TEOREMA DEL ESQUEMA
1.7.5. EVALUACIÓN
1.7.6. MÉTODOS DE SELECCIÓN
1.7.7. MECANISMOS DE REEMPLAZO
1.7.8. CARACTERÍSTICAS DE LOS AGS
1.7.9. ¿COMOFUNCIONAN?
1.7.10. ¿POR QUÉ UTILIZAR

ALGORITMOS GENÉTICOS EN LA

OPTIMIZACIÓN
1.7.11. CONVERGENCIA DEL ALGORITMO
1.7.12. ¿CÓMO SABER SI ES POSIBLE USAR EL ALGORITMO
GENÉTICO?
1.7.13. DECISIONES PARA IMPLEMENTAR UN ALGORITMO GENÉTICO
1.7.14. VENTAJAS DE LOS AGS
1.7.15. DESVENTAJAS O LIMITACIONES QUE TIENEN LOS AG CON
RESPECTO A OTRAS TÉCNICAS DE BÚSQUEDA
1.7.16. CONSIDERACIONES AL USAR ALGORITMOS...