Validación experimental de controladores PID fraccionarios aplicados a un sistema de dos tanques
Autores: Sorcia-Vázquez, Felipe de J.; Rumbo-Morales, Jesse Y.; Brizuela-Mendoza, Jorge A.; Ortiz-Torres, Gerardo; Sarmiento-Bustos, Estela; Pérez-Vidal, Alan F.; Rentería-Vargas, Erasmo M.; De-la-Torre, Miguel; Osorio-Sánchez, René
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Validación experimental de controladores PID fraccionarios aplicados a un sistema de dos tanques
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Controlador PID de orden fraccional
Controladores fopid
Sistema de dos tanques acoplados
Proceso de ajuste de ganancias
Algoritmos genéticos
Implementación en tiempo real
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Una validación experimental de controladores PID de orden fraccional (FOPID), que fueron aplicados a un sistema de dos tanques acoplados, se presenta en este artículo. Se implementaron dos controladores FOPID, un FOPID continuo (cFOPID) y un FOPID discreto (dFOPID), en tiempo real. El proceso de ajuste de ganancias se realizó aplicando algoritmos genéticos considerando la función de costo con respecto al error de seguimiento y al esfuerzo de control. El proceso de optimización de ganancias se llevó a cabo directamente en el modelo no lineal de los dos tanques. La implementación en tiempo real utilizó una tarjeta National Instruments PCIe-6321 como sistema de adquisición de datos; para la interfaz, se utilizó un Simulink Matlab y Simulink Desktop Real-Time Toolbox. El rendimiento de los controladores fraccionales se comparó con el rendimiento de los controladores PID clásicos.
Descripción
Una validación experimental de controladores PID de orden fraccional (FOPID), que fueron aplicados a un sistema de dos tanques acoplados, se presenta en este artículo. Se implementaron dos controladores FOPID, un FOPID continuo (cFOPID) y un FOPID discreto (dFOPID), en tiempo real. El proceso de ajuste de ganancias se realizó aplicando algoritmos genéticos considerando la función de costo con respecto al error de seguimiento y al esfuerzo de control. El proceso de optimización de ganancias se llevó a cabo directamente en el modelo no lineal de los dos tanques. La implementación en tiempo real utilizó una tarjeta National Instruments PCIe-6321 como sistema de adquisición de datos; para la interfaz, se utilizó un Simulink Matlab y Simulink Desktop Real-Time Toolbox. El rendimiento de los controladores fraccionales se comparó con el rendimiento de los controladores PID clásicos.