Publicación:
Entidad Editora:
Editor Técnico:
ISSN:
Ejemplar/Número:

Cateoría:
Páginas:
Colección:
Fecha de inicio:
Periodicidad:

Programación Matemática y Software
Universidad Autónoma del Estado de Morelos
Dr.Marco Antonio Cruz Chávez
2007-3283
Volumen 7, Número 3/Octubre del 2015
Periodo Octubre-Enero 2016
Artículo de Investigación
29-38
Computación
Octubre del 2015
Cuatrimestral

Rubén Lagunas Jiménez, Manuel Benjamín Ortíz Moctezuma, Victor Moo Yam and Alonzo Gonzalez Aguilar

Facultad de Ingeniería- Universidad Autonoma de Campeche, Campus V, Predio S/N por Av. Humberto Lanz Cardenas y Fracc. Ecologico Ambiental siglo XXIII, Col Ex Hacienda Kala, CP. 24085, San Francisco de Campeche, Cam, México.

Universidad Politecnica de Victoria, Av. Nuevas Tecnologias 5902, Parque Cientifico y Tecnologico de Tamaulipas, Carretera Victoria- Soto La Marina Km. 5.5, Cd. Victoria, Tam. México, CP. 87138

Recibido:15 de febrero del 2015 Aceptado: 05 de mayo del 2015 Publicado en línea:30 octubre 2015

Abstract:In this articlea proposal to solve two control problems from multiple point identification process frequency responseof linear models, using a relay closed loop, is presented. The identified points are used, in one case a PID controller tuning, and the other applicationdeals with transfer function modeling problem, both problems are stated as a nonlinear least squares unconstrained minimization problem. The optimization problem is solved with a simple genetic algorithm.

Keywords: FFT, modeling, nonlinear least squares optimization, PID controller, genetic algorithm

Resumen:En este trabajo, se presentandos problemas de control a partir de la identificación de múltiples puntos, de la respuesta en frecuencia de sistemas lineales, mediante la técnica de relevador en lazo cerrado. En uncaso, los puntos identificados son usados para la sintonización de controladores PID. La otra aplicación es hacia la obtención del modelo matemático mediante función de transferencia. Ambas problemas son planteados comoun problema de minimización no lineal de mínimos cuadrados sin restricciones. El problema de optimización es resuelto con un algoritmo genético simple

Palabras clave: