DSpace Repository

Study of meta-heuristic algorithms in the optimization of adaptive control of mechatronic systems

Show simple item record

dc.contributor.author Rodríguez Molina, Alejandro
dc.date.accessioned 2019-11-27T20:31:25Z
dc.date.available 2019-11-27T20:31:25Z
dc.date.created 2018-12-06
dc.date.issued 2019-11-25
dc.identifier.citation Rodríguez Molina, A. Study of meta-heuristic algorithms in the optimization of adaptive control of mechatronic systems. (Doctorado en Ingeniería de Sistemas Robóticos y Mecatrónicos), Instituto Politécnico Nacional, Centro de Innovación y Desarrollo Tecnológico en Cómputo, México. es
dc.identifier.uri http://tesis.ipn.mx/handle/123456789/27579
dc.description Tesis (Doctorado en Ingeniería de Sistemas Robóticos y Mecatrónicos), Instituto Politécnico Nacional, CIDETEC, 2018, 1 archivo PDF, (180 páginas). tesis.ipn.mx es
dc.description.abstract RESUMEN: Las incertidumbres paramétricas son comportamientos no deseados y algunas veces impredecibles de los parámetros de los sistemas mecatrónicos. Las incertidumbres son responsables de disminuir el rendimiento en el control de dichos sistemas. El control adaptable es una clase de sistemas de control que pueden manejar los efectos de las incertidumbres. En este trabajo, se estudia el enfoque de optimización meta-heurística del control adaptable y se proponen diferentes estrategias de control. Para esto, se formula un problema de optimización mono-objetivo/multi-objetivo y se resuelve en línea utilizando un optimizador meta-heuristico. La solución obtenida con este optimizador incluye los mejores parámetros de control que proveen una mejor adaptación de los sistemas y un mayor rendimiento al realizar tareas predefinidas. Debido a la naturaleza estocástica de las técnicas de optimización meta-heurísticas, es necesario presentar evidencia estadística para determinar el nivel de confiabilidad de cada estrategia de control. Por esta razón, se realiza un análisis estadístico comparativo entre varias estrategias basadas en diferentes optimizadores meta-heurísticos. Los resultados experimentales y simulados muestran la eficacia de este enfoque y revelan algunas estrategias potencialmente buenas que son capaces de alcanzar el mejor rendimiento en control. ABSTRACT: Parametric uncertainties are undesirable and sometimes unpredictable behaviors of mechatronic systems parameters. Uncertainties decrease the performance when controlling these systems. Adaptive control is a class of control systems that can handle the effects of uncertainties. In this work, the meta-heuristic optimization approach to adaptive control is studied and several control strategies are proposed. For this, a mono-objective/multiobjective optimization problem is stated and solved on-line by using a meta-heuristic optimizer. Then, the solution obtained with this optimizer includes the best control parameters that provide a better system adaptation and performance when performing a predefined task. Since meta-heuristics are stochastic optimization techniques, statistical evidence is necessary in order to determine the confidence level of each control strategy. For the above, a comparative statistical analysis is performed among several strategies based on different meta-heuristic optimizers. The results in simulation and experimentation show the effectiveness of this approach and reveal potentially good strategies that can achieve the best control performance. es
dc.language.iso en es
dc.subject Adaptive control es
dc.subject Optimization es
dc.subject Meta-heuristic optimization es
dc.subject Mechatronic systems es
dc.title Study of meta-heuristic algorithms in the optimization of adaptive control of mechatronic systems es
dc.title.alternative Estudio de algoritmos meta-heurísticos en la optimización del control adaptable de sistemas mecatrónicos es
dc.type TESIS es
dc.contributor.advisor Villarreal Cervantes, Miguel Gabriel
dc.contributor.advisor Aldape Pérez, Mario


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account