Resumen

Este documento trata sobre un método de ajuste de controladores PID utilizando optimización de colonia de hormigas multiobjetivo. El objetivo del diseño era aplicar el algoritmo de colonia de hormigas con el fin de ajustar la solución óptima de los controladores PID (P, I y D) minimizando la función multiobjetivo. El potencial de utilizar algoritmos de colonia de hormigas multiobjetivo es identificar la solución óptima de Pareto. Se aplican otros métodos para hacer comparaciones entre un enfoque clásico basado en el método de Ziegler-Nichols y un enfoque metaheurístico basado en los algoritmos genéticos. Los resultados de la simulación demuestran que el nuevo método de ajuste utilizando optimización de colonia de hormigas multiobjetivo tiene un mejor rendimiento del sistema de control en comparación con el enfoque clásico y los algoritmos genéticos.

• Materias:Máquina de vectores Marco neuronal híbrido Base de datos Inteligencia neuronal Sintonización de controladores
• Subjects:Vector machine Hybrid neural framework Database Neural intelligence Controller tuning
• Palabras claves:Controladores PID; Optimización de colonias de hormigas multiobjetivo; Método de ajuste; Solución óptima de Pareto; Método de Ziegler-Nichols; Algoritmos genéticos
• Keywords:Pid controllers; Multiobjective ant colony optimization; Tuning method; Pareto optimal solution; Ziegler-nichols method; Genetic algorithms