Resumen

Se propondrá un controlador de orden fraccionario para regular la entrada de oxígeno en la máquina cardiopulmonar. Se explicará un enfoque analítico para satisfacer algunos requisitos junto con la aplicación práctica de algunas restricciones por primera vez. En primer lugar, se introduce un modelo no lineal de retardo temporal de una entrada y una salida (SISO), obtenido previamente en la literatura, para el proceso de generación de oxígeno en el sistema de la máquina cardiopulmonar, y lo completaremos añadiendo algunos estados nuevos para controlarlo. Posteriormente, el sistema se linealiza utilizando el enfoque de linealización de realimentación de estados para encontrar una dinámica de retardo temporal de tercer orden. En consecuencia, se obtienen controladores PID clásicos y PIλDμ de orden fraccionario para evaluar la calidad de la técnica propuesta. Un conjunto de parámetros óptimos de esos controladores se logran mediante el procedimiento de optimización de algoritmo genético a través de la minimización de una función de coste. Nuestro método de diseño se centra en minimizar algunos famosos criterios de rendimiento como IAE, ISE e ITSE. En el algoritmo genético, los parámetros del controlador se eligen como una población aleatoria. Los mejores valores relevantes se consiguen reduciendo la función de coste. Una simulación en el dominio del tiempo significa el rendimiento del controlador PIλDμ con respecto a un controlador PID optimizado tradicional.

• Materias:Automatización Control del proceso Sistemas no lineales Modelo lineal Regulación automática Diagnóstico de fallos
• Subjects:Automation Nonlinear systems Linear model Automatic regulation Fault diagnosis
• Palabras claves:función de coste, controladores piλdμ de orden fraccionario, procedimiento de optimización por algoritmo genético, enfoque de linealización por retroalimentación de estado, mejores valores relevantes, famosos criterios de rendimiento, sistema de máquina pulmonar, proceso de generación de oxígeno, corazón, tiempo.
• Keywords:cost function, fractional order piλdμ controllers, genetic algorithm optimization procedure, state feedback linearization approach, best relevant values, famous performance criterions, lung machine system, oxygen generation process, heart, time