Optimización Multiobjetivo mediante Algoritmos Genéticos: Aplicación a Controladores PID Robustos

Autores/as

  • José Rubén Lagunas Jiménez Universidad Autónoma de Campeche, México
  • Victor Moo Yam Universidad Autónoma de Campeche, México.
  • Benjamín Ortiz Moctezuma Universidad Politécnica de Victoria, México

DOI:

https://doi.org/10.30973/progmat/2013.5.1/3

Palabras clave:

Algoritmo Genético Multiobjetivo (MGA), Controlador PID, Función Objetivo, Frente de Pareto, Problema de Optimización Multiobjetivo (MOP), Restricciones, Soluciones no-dominadas

Resumen

En este trabajo se presenta una propuesta de diseño de controladores PID robustos, en referencia a las acciones de control Proporcional-Integral-Derivativo, a partir del enunciado de un problema de optimización multiobjetivo, en donde las soluciones encontradas por medio de un algoritmo genético multiobjetivo (NSGA-II) son seleccionadas por el experto del proceso a controlar.

Biografía del autor/a

José Rubén Lagunas Jiménez, Universidad Autónoma de Campeche, México

Obtuvo el título de Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica en la ESIME del IPN y el grado de Doctor en Ciencias con especialidad en Control Automático, en el CINVESTAV-IPN, México DF. Actualmente trabaja como Profesor – Investigador Titular en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Campeche. Líneas de investigación: Control difuso, Optimización multiobjetivo

Victor Moo Yam, Universidad Autónoma de Campeche, México.

Obtuvo el título de Ingeniero en Electrónica en la Universidad Autónoma de Campeche y el grado de Doctor en Ciencias con especialidad en Bioelectrónica, en el CINVESTAV-IPN, México DF. Actualmente trabaja como Profesor – Investigador Titular en la Universidad Autónoma de Campeche.. Líneas de investigación: Sensores químicos.

Benjamín Ortiz Moctezuma, Universidad Politécnica de Victoria, México

Obtuvo el título de Ingeniero Mecánico en la ESIME del IPN y el grado de Doctor en Ciencias con especialidad en Control Automático, en el CINVESTAV-IPN, México DF. Actualmente trabaja como Profesor – Investigador en la Universidad Politécnica de Victoria, Tams., México. Líneas de investigación: Sistemas con Retardo en control automático.

Citas

Ackermann, J., Blue, P., Bunte, T., Äuvenc, L., Kaesbauer, D, Kordt, M. Muhler, Odenthal, Ä.: Robust Control: The Parameter Space Approach. Springer-Verlag, London (2002)

Åström, K. J., Panagopoulos, H., Hägglund, T.: Design of PI Controllers based on Non-Convex Optimization. Automatica, vol. 34, No. 5, pp. 585- 601 (1998) https://doi.org/10.1016/S0005-1098(98)00011-9

Åström, K. J., Hägglund, T.: PID Controllers: Theory, Design, and Tuning. Second Edition, Instrument Society of America, Reserch Triangle Park, NC, (1995)

Campos-Delgado D., Zhou Kemin.: Mixed £1/H2/H∞ control design: numerical optimization approaches. International Journal of Control, vol 76, no. 7, pp. 687-697, (2003)

Coello-Coello,C., Van Veldhuizen, D.., Lamont, G.: Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems. Kluwer Academic Publishers, (2002)

Coello-Coello, A.: An Update Survey of Evolutionary-Based Multiobjective Optimization Techniques: State of the Art and Future Trends. In 1999 Congress on Evolutionary Computation, Washington, D.C., IEEE Service Center, pp. 3- 13, (1999) https://doi.org/10.1109/CEC.1999.781901

Coello-Coello, A., Landa-Becerra, R. Evolutionary Multiobjective using a Cultural Algorithm. In 2003 IEEE Swarm Intelligence Symposium, IEEE Service Center, Indianapolis, Indiana, USA, pp. 6-13, April (2003) https://doi.org/10.1109/SIS.2003.1202240

Coello-Coello, C., Van Veldhuizen, D., Lamont, G.: Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems. Springer, (2007) https://doi.org/10.1007/978-0-387-36797-2

Doyle. J., Francis, B.., Tannenbaum, A.: Feedback Control Theory. Macmillan Publishing Company, (1992)

Fonseca, C., Fleming, P.: Multiobjective Optimization and Multiple Constraint Handling with Evolutionary Algorithms-Part I: A unified Formulation, IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., vol. 28, No. 1, pp. 26-37, January, (1998) https://doi.org/10.1109/3468.650319

Herreros López A.: Diseño de controladores Robustos Multiobjetivo por medio de Algoritmos Genéticos. Tesis Doctoral, Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática, Universidad de Valladolid, España, (2000)

Jamshidi Mo. Coelho, Dos Santos, Krohling, R., Fleming, P.: Robust Control Systems with Genetic Algorithms. CRC Press LLC, (2003)

Kalyanmoy, D., Pratap, A., Agarwal, S., Meyarivan, T.: A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 6, No. 2, pp. 182-197, April, (2002) https://doi.org/10.1109/4235.996017

Kasat, R., Kunzru, D., Saraf, N., Gupta, S.: Multiobjective Optimization of Industrial FCC Units using Elitist Nondominated Sorting Genetic Algorithms. Ind. Eng. Chem. Res. 41, pp. 4765- 4776, (2002) https://doi.org/10.1021/ie020087s

Kristiansson, B., Lennartson, B.: Robust tuning of PI and PID Controllers. Control Systems Magazine IEEE Vol. 26 No. 1 pp. 55-69 February (2006) https://doi.org/10.1109/MCS.2006.1580154

Lennartson, B., Kristiansson, B.: Pass Band and High frequency Robustness for PID Control. Proceedings of the 36th Conference on Decision & Control, San Diego California, pp. 2666-2671, December (1997) https://doi.org/10.1109/CDC.1997.657783

Ming-Tzo Ho., Chia-Yi Lin.: PID Controller Design for Robust Performance. Proceedings on Decision and Control, Las Vegas, Nevada USA, December (2002) https://doi.org/10.1109/TAC.2003.815028

Panagopoulos, H., Åström, K., Hägglund, T.: Design of PID Controllers based on Constrained Optimization. Proceedings of the American Control conference, San Diego California, pp. 3858-3862, June (1999) https://doi.org/10.1109/ACC.1999.786239

Sánchez, G., Minaya Villasana, Strefezza, V.: Solving Multi-Objective Linear Control Design Problems Using Genetic Algorithms. Proceedings of the 17th World Congress the International Federation of Automatic Control, Seoul, Korea, July 6-11, pp. 12324-12329 (2008) https://doi.org/10.3182/20080706-5-KR-1001.02086

Zhou K., Doyle, J.: Essen tials of Robust Control. Prentice Hall (1998)

Ziegler, G., Nichols, N.: Optimum Settings for Automatic Controllers. Trans. ASME, vol. 64, no. 11, pp 759-768 (1942) https://doi.org/10.1115/1.2899060

Descargas

Publicado

25-06-2013

Cómo citar

Lagunas Jiménez, J. R., Moo Yam, V., & Ortiz Moctezuma, B. (2013). Optimización Multiobjetivo mediante Algoritmos Genéticos: Aplicación a Controladores PID Robustos. Programación matemática Y Software, 5(1), 32–45. https://doi.org/10.30973/progmat/2013.5.1/3

Número

Sección

Artículos

Artículos más leídos del mismo autor/a