Diseño de un controlador multivariable utilizando herramientas de inteligencia artificial aplicado al proceso de incubación de embriones de Gallus Gallus Domesticus

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dc.contributor.advisorHerrera Garzón, Marco Antonio
dc.contributor.authorBalseca Chicaiza, Alvaro Bladimiro
dc.date.accessioned2022-05-09T15:16:47Z
dc.date.available2022-05-09T15:16:47Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionEste trabajo de titulación presenta, un control multivariable utilizando lógica difusa y algoritmos genéticos (AG) como herramientas de Inteligencia Artificial (IA), aplicado al proceso de incubación de embriones de “Gallus gallus domesticus”. El proceso de incubación es un sistema multivariable con fuertes interacciones entre sus variables de entrada y salida. Para reducir esas interacciones se utiliza una red de desacoplo dinámico a través del análisis de la matriz de ganancias relativas (RGA). Los controladores proporcionales integral (PI) y el desacoplador lineal se diseñan a partir de estructuras de control monovariables obtenidos a partir de una identificación paramétrica para sistemas que pueden ser aproximados a modelos de primer orden y primer orden con retardo (FOPDT). El desempeño de los controladores PI, PI-Difuso y PI-Difuso sintonizado mediante AG, se valoran a través de la comparación del índice del error cuadrático integral (ISE), error absoluto integral (IAE) y el esfuerzo de la señal de control (TVu) a través de simulaciones en MATLAB® y pruebas experimentales por medio del sistema embebido NODEMCU ESP-WROOM-32.es_ES
dc.description.abstractThis project presents, a multivariable control using fuzzy logic and genetic algorithms (GA) as Artificial Intelligence (AI) tools, applied to the hatching process of “Gallus gallus domesticus” embryos. The incubation process is a system with high interactions among its input and output variables. To reduce these interactions, a dynamic decoupling network is used through Relative Gain Array (RGA) analysis. The proportional integral (PI) controllers and the linear decoupler are designed from singlevariable control structures obtained from a parametric identification for systems that can be pproximated to first order and first order with delay (FOPDT) models. Performance of PI, PI-Fuzzy and PI-Fuzzy controllers tuned with Genetic Algorithms (GA), are evaluated through a comparison of the integral squared error (ISE), integral absolute error (IAE) and total variation control (TVu) through simulations in MATLAB® and experimental tests using the NODEMCU ESP-WROOM-32 embedded system.es_ES
dc.identifier.urihttps://repositorio.uta.edu.ec/handle/123456789/35343
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Electrónica y Automatizaciónes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectALGORITMOS GENÉTICOSes_ES
dc.subjectCONTROL MULTIVARIABLEes_ES
dc.subjectÍNDICE ISEes_ES
dc.subjectÍNDICE IAEes_ES
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes_ES
dc.titleDiseño de un controlador multivariable utilizando herramientas de inteligencia artificial aplicado al proceso de incubación de embriones de Gallus Gallus Domesticuses_ES
dc.typemasterThesises_ES

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