Diseño de controladores robustos multiobjetivo por medio de algoritmos genéticos

  1. HERREROS LOPEZ, ALBERTO
Dirigida per:
  1. Enrique Baeyens Lázaro Director
  2. José Ramón Perán González Codirector

Universitat de defensa: Universidad de Valladolid

Fecha de defensa: 07 de de setembre de 2000

Tribunal:
  1. Eugenio Andrés Puente President/a
  2. César de Prada Moraga Secretari
  3. Mario Rotea Vocal
  4. Sebastián Dormido Bencomo Vocal
  5. Carlos Coello Coello Vocal
Departament:
  1. Ingeniería de Sistemas y Automática

Tipus: Tesi

Teseo: 77927 DIALNET

Resum

El presente trabajo es un estudio sobre el diseño de controladores multiobjetivo y controladores robustos multiobjetivo por medio del uso de algoritmos genéticos multiobjetivos. La teoria de control moderno formula los problemas de control como problemas de optimización. En ocasiones los objetivos que se desean de un controlador son multiples lo conduce a un problema de optimización multiobjetivo, cuya solución no es única. Los objetivos a optimizar se miden por normas de diferentes funciones de transferencia del sistema enlazo cerrado. Existen diferentes métodos de control mixto para distintas combinaciones de normas. Dichas optimizaciones generan problemas no convexos de dificil solución, que dan como resultado controladores de un gran orden donde no se puede fijar la estructura ni añadir restriciones. Las principales aportaciones de este trabajo son: Formulación de un problema de control multiobjetivo como la optimización de un vector de funciones respecto a los parámetros del controlador, cuya estructura ha sido elegida a priori. Formulación de un problema de control robusto multiobjetivo como un problema mix max entre lo parámetros del controlador y los de la incertidumbre. Estudio de los algoritmos genéticos realizados hasta la fecha. Creación del algoritmo MRCD y MRCD min max para resolver los problemas formulados. Evaluación de dichos algoritmos frente a funciones test multiobjetivo y frente a algoritmos basados en LMIs(Inecuaciones Lineales Matriciales). Aplicaciones Prácticas.