Resumen

Este artículo presenta un estudio comparativo del diseño de controladores difusos para el sistema de doble rotor con múltiples entradas y salidas (TRMS) considerando las técnicas evolutivas más prometedoras. Estas son el algoritmo de búsqueda gravitacional (GSA), la optimización por enjambre de partículas (PSO), la colonia artificial de abejas (ABC) y la evolución diferencial (DE). En este estudio, se han optimizado las ganancias de cuatro controladores difusos proporcionales derivados (PD) para TRMS utilizando las técnicas consideradas. Las técnicas de optimización se desarrollan para identificar los parámetros de control óptimos para mejorar la estabilidad del sistema, para cancelar las altas no linealidades en el modelo, para reducir el efecto de acoplamiento, y para conducir los ángulos de cabeceo y guiñada del TRMS hacia la trayectoria de seguimiento deseada de manera eficiente y precisa. Se ha investigado la técnica más eficaz en cuanto a la respuesta del sistema ante diferentes perturbaciones. En este trabajo se observa que GSA es la técnica más efectiva en términos de calidad de la solución y velocidad de convergencia.

• Materias:Inteligencia artificial Algoritmos genéticos Ingeniería civil Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Genetic algorithms Civil engineering Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:técnicas eficaces, técnicas evolutivas prometedoras, parámetros de control óptimos, términos de soluciones, términos del sistema, diseño de controladores difusos, algoritmo de búsqueda gravitacional, trayectoria de seguimiento deseada, mejora de la estabilidad del sistema, derivadas proporcionales difusas
• Keywords:effective techniques, promising evolutionary techniques, optimal control parameters, terms of solutions, terms of system, fuzzy controller design, gravitational search algorithm, desired tracking trajectory, system stability enhancement, fuzzy proportional derivatives