Resumen

En este trabajo se estudió el ajuste de parámetros del controlador PID para el control del nivel de líquido de la máquina de llenado de cerveza, que puede satisfacer la demanda de control preciso en la producción de cerveza y mejorar la rapidez en las mismas condiciones. En primer lugar, se propuso un algoritmo genético mejorado que ha sido verificado mediante ocho tipos de funciones de prueba. Los resultados de la simulación revelaron que, en comparación con otros algoritmos de optimización de enjambre de partículas modificados y con el algoritmo genético modificado, el algoritmo propuesto en este trabajo no sólo es capaz de mejorar la velocidad de convergencia y la precisión en las mismas condiciones experimentales, sino también de mejorar la probabilidad de convergencia al valor óptimo. Finalmente, el algoritmo propuesto se aplicó al ajuste de parámetros del controlador PID de la máquina de llenado de cerveza para el control del nivel de líquido. Se obtuvo una propiedad superior, lo que implicó una mejora efectiva de la rapidez con la premisa de la exclusión del error en estado estacionario.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:control de nivel de líquido, controlador pid, ajuste de parámetros, control de cerveza, controlador de cerveza, tipo de prueba, algoritmo de optimización de enjambre, ajuste de pid, algoritmo genético mejorado, exclusión de error de estado
• Keywords:liquid level control, pid controller, parameters tuning, control of beer, controller of beer, kind of test, swarm optimization algorithm, tuning of pid, improved genetic algorithm, state error exclusion