Resumen

Se propone un algoritmo de optimización de forrajeo de bacterias mejorado (EBFO) para ajustar un controlador Proporcional + Integral + Derivativo (PID) para una clase de modelos de procesos no lineales. El algoritmo EBFO es una forma modificada del algoritmo estándar BFO. Se considera un índice de rendimiento multiobjetivo para guiar al algoritmo EBFO en la búsqueda del mejor valor posible de los parámetros del controlador. La eficacia del esquema propuesto ha sido validada a través de un estudio comparativo con métodos de ajuste de controladores basados en BFO clásico, BFO adaptativo, PSO y GA propuestos en la literatura. El algoritmo propuesto se ha probado en tiempo real en un sistema de tanque esférico no lineal. Los resultados en tiempo real muestran que el controlador PID ajustado con EBFO proporciona una respuesta suave para el rendimiento del seguimiento del punto de consigna.

• 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:Optimización mejorada de búsqueda de bacterias; Ajuste de controlador PID; Algoritmo EBFO; índice de rendimiento multiobjetivo; Resultados en tiempo real; Rendimiento de seguimiento de consigna
• Keywords:Enhanced bacteria foraging optimization; Pid controller tuning; Ebfo algorithm; Multiobjective performance index; Real-time results; Setpoint tracking performance