Resumen

Con el fin de proporcionar las áreas confortables para el ser humano, las habitaciones confortables son el área de las necesidades básicas, temperatura controlada, y la humedad relativa (HR). El objetivo de este estudio es controlar y mantener la temperatura y la HR de una habitación confortable utilizando un controlador proporcional integral derivativo (PID) sintonizado mediante optimización metaheurística. En la sintonización de las ganancias del controlador PID, se aplican las modernas optimizaciones metaheurísticas, la optimización de colonias de hormigas (ACO) y la búsqueda de organismos simbióticos (SOS), y se compara el rendimiento del sistema de control propuesto con el de los métodos tradicionales. En las pruebas experimentales, el tamaño de la sala controlada se prueba en un área de 7,80 m de ancho, 8,00 m de largo y 3,80 m de alto. Los resultados de la simulación muestran que el rendimiento del sistema de control propuesto, que sintoniza las ganancias de los controladores PID mediante el algoritmo SOS, presenta el menor error en estado estacionario con un tiempo de subida del 15%, y que el sobreimpulso puede alcanzar el valor de consigna. En el caso de que se produzcan perturbaciones en el sistema, el sistema de control propuesto es capaz de aproximarse al punto de consigna. Por lo tanto, el controlador PID sintonizado por el algoritmo SOS puede regular la temperatura y la humedad de la habitación confortable, de manera competente.

• Materias:Aerodinámica Robótica Regulación automática Tecnología de sensores Optimización de procesos
• Subjects:Aerodynamics Robotics Automatic regulation Sensor technology Process optimization
• Palabras claves:sistema de control, temperatura, controlador pid, algoritmo sos, habitación confortable, optimización de colonia de hormigas, área de necesidades básicas, optimizaciones metaheurísticas modernas, búsqueda de organismo simbiótico, rendimiento
• Keywords:control system, temperature, pid controller, sos algorithm, comfortable room, ant colony optimization, basic needs area, modern metaheuristic optimizations, symbiotic organism search, performance