PID control of MIMO process based on rank niching genetic algorithm

Arruda, Lúcia Valéria Ramos de; Swiech, M. C.; Delgado, Myriam Regattieri; Neves-Jr, Flávio

doi:10.1007/s10489-007-0095-6

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“…Esta redução do tempo computacional deve-se ao fato que o pequeno número de indivíduo na população reduz o esforço para avaliação e ranqueamento de cada indivíduo. Além disto, utiliza-se o método do critério global para avaliar cada indivíduo, evitando a formação de múlti-plas populações comum aos métodos MOEA (Coello, 2003;Arruda et al, 2008). Também se propõe uma aproximação do método da ponderação de objetivos para gerar prioridades entre os objetivos e preencher a memória externa do algoritmo com o conjunto de soluções não dominadas.…”

Section: Algoritmos Genéticos Aplicados Ao Scheduling De Dutosunclassified

“…A partir destas idéias, este trabalho apresenta uma adaptação do algoritmo genético multi-objetivo com formação de nichos e castas proposto por Westphal (2006); Arruda et al (2008) para uma arquitetura micro-genética. Este algoritmo apresenta um método de seleção baseado na técnica elitista de ranqueamento e formação de nichos , mas com algumas particularidades.…”

Section: Algoritmo Micro-genético Com Nichos E Castasunclassified

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Computação Evolucionária em Problemas de Engenharia

Lopes¹,

Takahashi²

2011

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Resumo: Este capítulo propõe a determinação e a utilização de uma ordem de mérito para as unidades termoelétricas de geração como informação adicional no processo de busca bio-inspirado conhecido como colônia de formigas. Esta ordem de mérito é baseada nas informações fornecidas pelos multiplicadores de Lagrange associados às variáveis discretas de decisão, as quais são representadas através de uma função contínua. Com a ordem de mérito determinada, um percentual de indivíduos da colônia faz uso destas informações no processo de busca visando a minimização da programação diária de operação. Os resultados alcançados através das simulações indicam que as informações dos multiplicadores de Lagrange aumentaram a eciência da colônia em seu processo de busca.Palavras-chave: Multiplicadores de Lagrange, Operação de unidades termoelétricas, Despacho Térmico, Otimização por colônia de formigas.Abstract: This chapter proposes the use of a merit order as additional information in the ant colony optimization process applied to thermoelectric generation systems. This merit order is based on information provided by the Lagrange multipliers related to the discrete decision variables. Those variables are represented by a continuous function. After determining the merit order, a set of the ant colony individuals make use of that information aiming at minimizing the daily dispatch of the system. Results indicate that information obtained from Lagrange multipliers increase the eciency of the ant colony search process. IntroduçãoA programação diária da operação da geração é um dos problemas mais relevantes do setor de energia elétrica. Nessa tarefa, a meta é o atendimento da demanda ao menor custo possível através da otimização dos recursos disponíveis (Fortunato et al., 1990). A programação da operação torna-se cada vez mais relevante, não apenas para promover economia e segurança do sistema, mas também pelas seguintes razões:• As decisões de partida, parada e as dinâmicas quanto à reativação das modernas instalações geradoras são complexas e dispendiosas;• No atual modelo competitivo do setor elétrico, ganhos de pequena porcentagem tornaram-se economicamente relevantes;• Há uma variação acentuada entre as demandas em horários de pico e fora do pico.A programação diária da operação pode ser denida como sendo a determinação de uma estratégia de operação, cujo objetivo é indicar dentre todas as unidades geradoras existentes no sistema quais devem ser colocadas em operação e suas respectivas potências horárias de saída, de modo a atender a demanda de energia, satisfazendo as restrições operacionais e funcionais do sistema elétrico (Wood & Wollenberg, 1996; Padhy, 2004 Fazendo uma análise da literatura pode-se constatar que há necessidade tanto de aperfeiçoamentos dos algoritmos existentes como da elaboração de novas técnicas para a resolução do problema em questão. O que se observa, no geral, é que por um lado, um algoritmo pode ser simples, rápido, mas que apresenta mínimos locais de baixa qualidade (alto custo operacional).Por out...

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Section: Algoritmos Genéticos Aplicados Ao Scheduling De Dutosunclassified

Section: Algoritmo Micro-genético Com Nichos E Castasunclassified

Computação Evolucionária em Problemas de Engenharia

Lopes¹,

Takahashi²

2011

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“…In literature, there are some attempts for multiobjective PID tuning problem. In the study of [2], the authors proposed a niche-based multiobjective optimization algorithm and Genetic Algorithm (GA) for tuning of PID controller which is applied to nonlinear MIMO process. As the objective parameters, settling time, overshoot and rise time are weighted and summed.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Multiobjective PID controller design for active suspension system: scalarization approach

Altınöz¹

2018

Int. J. Optim. Control, Theor. Appl. (IJOCTA)

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In this study, the PID tuning method (controller design scheme) is proposed for a linear quarter model of active suspension system installed on the vehicles. The PID tuning scheme is considered as a multiobjective problem which is solved by converting this multiobjective problem into single objective problem with the aid of scalarization approaches. In the study, three different scalarization approaches are used and compared to each other. These approaches are called linear scalarization (weighted sum), epsilon-constraint and Bensons methods. The objectives of multiobjective optimization are selected from the time-domain properties of the transient response of the system which are overshoot, rise time, peak time and error (in total there are four objectives). The aim of each objective is to minimize the corresponding property of the time response of the system. First, these four objective is applied to the scalarization functions and then single objective problem is obtained. Finally, these single objective problems are solved with the aid of heuristic optimization algorithms. For this purpose, four optimization algorithms are selected, which are called Particle Swarm Optimization, Differential Evolution, Firefly, and Cultural Algorithms. In total, twelve implementations are evaluated with the same number of iterations. In this study, the aim is to compare the scalarization approaches and optimization algorithm on active suspension control problem. The performance of the corresponding cases (implementations) are numerically and graphically demonstrated on transient responses of the system.

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“…It offers important theoretical challenges and more significantly, its study is indispensable in specific tasks which cannot be performed by the present commercial robots. Several robot researchers and manufactures have presented different solutions and architectures for industrial robot control development [4] from classical to artificial intelligent techniques, for instance in works [10,11,12] to mention a few. Conventionally, many control techniques for robotic manipulators rely on proportional-integral-derivative (PID)-type controllers in industrial operations due to their simple control structure [11] and low cost, regardless of the advent of numerous sophisticated control theories and techniques.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Modelling and PD control of a novel reconfigurable robotic machining manipulator

Ernesto

Pedro

2011

IEEE Africon '11

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Robotic machining is being applied in the manufacture of a broad spectrum of products and in a diverse industrial sectors ranging from aerospace, automotive to fashion. This paper presents a conceptual design, modelling and proportionalderivative (PD) control of a four degree-of-freedom (DOF) robotic machining manipulator (RMM) for use in a reconfigurable manufacturing system (RMS). The conceptual design of the RMM is introduced, followed by its mathematical modelling, and then the PD controller for the multi-input/multioutput (MIMO) system is designed for position tracking in absence of a dither signal. The simulation results justify the application of the PD controller through the set point tracking performances.

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PID control of MIMO process based on rank niching genetic algorithm

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Computação Evolucionária em Problemas de Engenharia

Computação Evolucionária em Problemas de Engenharia

Multiobjective PID controller design for active suspension system: scalarization approach

Modelling and PD control of a novel reconfigurable robotic machining manipulator

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