Algoritmos PSO y ACO aplicados a la sintonización de un controlador PID para el control de posición de un cilindro hidráulico de 200 mm
| dc.contributor.author | Quispe Ccachuco, Marcelo | |
| dc.contributor.author | Castillo Caceres, Cesar | |
| dc.date.accessioned | 2020-08-17T03:07:59Z | |
| dc.date.accessioned | 2022-02-22T12:11:58Z | |
| dc.date.available | 2020-08-17T03:07:59Z | |
| dc.date.available | 2022-02-22T12:11:58Z | |
| dc.date.issued | 2020-07 | |
| dc.description.abstract | El posicionamiento lineal de un cilindro hidráulico, es una aplicación industrial que se usa en el posicionamiento de aletas de vuelo en los aviones, procesos de moldeo por inyección, perforado de rocas, etc. Una de las técnicas de control más usada es el control PID (Proporcional Integral Derivativo), el problema de esta técnica es la sintonización de sus tres parámetros. En este trabajo primero se hizo la identificación experimental de la función de transferencia del sistema a controlar, con el toolbox ident de MATLAB. Luego se implementó en códigos de MATLAB el algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization), como todo algoritmo de optimización éste requiere un índice de desempeño o función de costo, en esta investigación se utilizó ITAE (Integral Time Absolute Error). Se probaron los códigos en trabajos de investigación anteriores, se pulió hasta que quedaron listos para cualquier función de transferencia. Luego se probaron estos algoritmos en la función de transferencia identificada previamente, logrando resultados satisfactorios en las simulaciones. Finalmente esos valores de los parámetros PID hallados se probaron en el módulo de posicionamiento lineal del Laboratorio de Oleohidráulica y Neumática de la UCSM. Logrando también resultados satisfactorios en el desempeño del sistema controlado: mínimo tiempo de establecimiento, mínimo tiempo de subida y mínimo sobreimpulso, los cuales se muestran y fueron obtenidos por adquisición de datos. Posteriormente se probó el algoritmo de Colonia de Hormigas (ACO), buscando mejores resultados. Los mejores resultados se obtuvieron con el algoritmo de colonia de hormigas, para 20 hormigas, con 1000 nodos y 100 tours. Para el sistema con carga la mejor solución fue Kp= 11.01, Ki= 5.51 y Kd=3.71. Se mejoraron los resultados al hacer una mejor identificación experimental del sistema, también se mejoró la solución al aumentar el número de tours y el número de nodos a costa de un costo computacional. Con el controlador implementado se redujo el tiempo de establecimiento de 2.5 hasta 0.6 segundos sin sobreimpulso y con un error menor a 2 mm. | en_US |
| dc.description.country | Peru | en |
| dc.description.institution | Universidad Católica de Santa Maria | en |
| dc.description.track | Engineering Infrastructure, Construction Engineering, Logistics and Transportation, and Qual. Assur. | en |
| dc.identifier.isbn | 978-958-52071-4-1 | |
| dc.identifier.issn | 2414-6390 | |
| dc.identifier.other | http://laccei.org/LACCEI2020-VirtualEdition/meta/FP371.html | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2020.1.1.371 | |
| dc.identifier.uri | http://axces.info/handle/10.18687/20200101_371 | |
| dc.journal.referato | peerReview | |
| dc.language.iso | English | en_US |
| dc.publisher | LACCEI Inc. | en_US |
| dc.rights | LACCEI License | |
| dc.rights.uri | https://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/ | |
| dc.subject | Particle Swarm Optimization (PSO) | en_US |
| dc.subject | Ant Colony Optimization (ACO) | en_US |
| dc.subject | Control PID | en_US |
| dc.subject | Sintonización | en_US |
| dc.subject | Posicionamiento. | en_US |
| dc.title | Algoritmos PSO y ACO aplicados a la sintonización de un controlador PID para el control de posición de un cilindro hidráulico de 200 mm | |
| dc.type | Article | en_US |