Resumen

Durante mucho tiempo, la optimización de los parámetros de los controladores se ha basado en métodos clásicos muy conocidos, como las técnicas de ajuste de Ziegler-Nichols y Cohen-Coon. A pesar de su eficacia, estas técnicas de ajuste fuera de línea pueden llevar mucho tiempo, especialmente en el caso de sistemas no lineales complejos. Este trabajo intenta mostrar en gran medida como las técnicas de Metamodelado pueden ser utilizadas para sintonizar los parámetros del controlador PID rápidamente. Tenga en cuenta que la planta utilizada en este estudio es el sistema de control de crucero con 2 modelos diferentes, que son el modelo lineal y el modelo no lineal. La diferencia entre ambos modelos es que las perturbaciones fueron tomadas en consideración para el modelo no lineal, pero en el modelo lineal las perturbaciones fueron asumidas como cero. El Metamodelo de Red Neuronal de Función de Base Radial es capaz de demostrar que puede minimizar el tiempo en el proceso de sintonización ya que es capaz de dar una buena aproximación a los parámetros óptimos del controlador en ambos modelos de este sistema.

• Materias:Simulación por computador Realidad virtual Algoritmo genético Cortocircuitos Sistemas dinámicos lineales Sistemas dinámicos Simulación por computadora
• Subjects:Computerized simulation Virtual reality Genetic algorithm Short circuits Linear dynamic systems Dynamic systems Computer simulation
• Palabras claves:modelo lineal, modelo no lineal, metamodelo de red neuronal de función de base radial, técnicas de sintonización de Coon, parámetros del controlador PID, sistema no lineal complejo, sistema de control de crucero, técnicas de sintonización de líneas, parámetros óptimos del controlador, perturbaciones
• Keywords:linear model, nonlinear model, Radial Basis Function Neural Network Metamodel, Coon tuning techniques, PID controller parameters, complex nonlinear system, cruise control system, line tuning techniques, optimum controller parameters, disturbances