Estudio Comparativo de Esquemas de Control Inteligente Aplicado a un Tanque con Agitacin Continua

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Estudio Comparativo de Esquemas de Control
Inteligente Aplicado a un Tanque con Agitación
Continua
CONFERENCE PAPER · JANUARY 2007

3 AUTHORS:
Mario Andrés Muñoz Acosta

Jesus Lopez

Monash University (Australia)

Autonomous University of the West

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Eduardo Francisco Caicedo Bravo
Universidad del Valle (Colombia)
102 PUBLICATIONS 145 CITATIONS
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Available from: Mario Andrés Muñoz Acosta
Retrieved on: 26 August 2015

ESTUDIO COMPARATIVO DE ESQUEMAS DE
CONTROL INTELIGENTE APLICADO A UN TANQUE
CON AGITANCION CONTINUA
˜
´ A. L´opez
Mario A. Munoz,
Eduardo F.Caicedo, Jesus

Grupo de Investigaci´on en Percepci´on y Sistemas Inteligentes
Escuela de Ingenier´ıa El´ectrica y Electr´onica
Universidad del Valle, Cali, Colombia
e-mail: {andremun,ecaicedo,jesuslop}@univalle.edu.co

Resumen: En este trabajo se estudia la simulaci´on de controladores neuronales, difusos y
PID sintonizado evolutivamente para un tanque de calentamiento de agitaci´on continua;
y sepresenta un an´alisis comparativo del desempe˜no de los mismos. Los resultados
demostraron la factibilidad y el funcionamiento adecuado de ciertos controles para esta
planta y las dificultades que se podr´ıan presentar en la implementaci´on de uno u otro
para este caso. El trabajo pretende demostrar la utilidad de estos m´etodos gracias a
su flexibilidad y a la posibilidad de implementar controladoresa plantas cuyo modelo
matem´atico exacto se desconoce.
Keywords: Control system design, Fuzzy Control, Intelligent Control, Model–based
control, Neural Networks Models, Neural control

´
1. INTRODUCCION

Dise˜nar controladores que no requieran un exhaustivo
trabajo matem´atico es uno de los problemas que posee
la teor´ıa de control. La sintonizaci´on de controladores
del tipo PID, aunquerepresentan un m´etodo eficiente
y de bajo costo, requiere un amplio trabajo de ingenier´ıa. Las redes neuronales, los controladores difusos
y la computaci´on evolutiva representan un m´etodo alternativo de soluci´on de problemas de control.
Debido a su caracter´ıstica de aproximador universal
de funciones, las redes neuronales permiten realizar
controladores que pueden compensar din´amicas indeseadasinclusive sin conocer un modelo exacto de la
planta. Los sistemas difusos posibilitan modelar una
planta con un escaso conocimiento de la misma y su
realizaci´on en control es inmediata. La computaci´on
evolutiva engloba t´ecnicas de optimizaci´on que permiten sintonizar controladores de tipo cl´asico de una
manera m´as r´apida.

El presente art´ıculo pretende demostrar las ventajas
y desventajas dealgunas t´ecnicas de control inteligente utilizando una planta sencilla de tercer orden
SISO con dos perturbaciones y algunas alinealidades,
tratando de determinar las dificultades que se puedan
encontrar en la aplicaci´on de una u otra t´ecnica. Se
encontr´o que algunos controladores neuronales pueden mejorar significativamente algunas caracter´ısticas
de estado transitorio; el controladordifuso, gracias a
su concepci´on ling¨u´ıstica muy cercana al razonamiento del experto, fue f´acilmente implementado a nivel
de simulaci´on y posee esfuerzos e ´ındices de control
adecuados. Los controles PID sintonizados evolutivamente presentaron buenos ´ındices de error y de acci´on
de control.
El art´ıculo se encuentra organizado de la siguiente
manera: En la secci´on 2 se describe el modelo deltanque de agitaci´on continua utilizado, en la secci´on
3 se explica el procedimiento general para obtener los
controladores inteligentes, en la secci´on 4 se muestra
los resultados obtenidos con cada controlador, en la

˜ DE CONTROLADORES
3. DISENO
INTELIGENTES
Para realizar el dise˜no y comprobaci´on de los sistemas de control neuronal, difuso y PID sintonizado, se realizaron modelos en Simulink...