Análisis de la performance de algoritmos genéticos para la autosintonización de un controlador Pid de estabilidad angular en un drone tipo quadrotor implementado en un sistema embebido
Fecha
2025Autor(es)
Bocanegra Saldaña, Diego Martín
Cieza Hernández, José Diego
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
El presente trabajo de investigación propone realizar la implementación del
algoritmo genético que permitirá la autosintonización de un controlador PID para
la estabilidad angular en un drone tipo Quadrotor. Tiene la finalidad de encontrar
los valores más óptimos de los parámetros 𝐾�𝑝�, 𝐾�𝑖� y 𝐾�𝑑� evaluando el tiempo de
establecimiento y el error en estado estacionario del setpoint del ángulo de
cabeceo y alabeo ingresado.
La metodología desarrollada comprende la búsqueda bibliográfica de los
dispositivos eléctricos y mecánicos utilizados en la fabricación de drones,
Mediante el software eCal, se determinó y estim’o las capacidades máximas de
energía, tiempo de vuelo, inclinación máxima teniendo en cuenta el diseño de
Quadrotor usado en los experimentos de la siguiente investigación. Mediante
los experimentos realizados con el prototipo implementado, se calificó la
capacidad espacial de ejecución, el conjunto de cromosomas más óptimos y el
tiempo de ejecución de los algoritmos genéticos con el método de selección por
ranking lineal y cruce de cromosomas mediante números reales.
La auto sintonización del control PID de estabilidad angular se determinó
mediante los experimentos, teniendo en cuenta el tiempo de establecimiento y el
error en estado estacionario. – Para contrastar la teoría, se realizaron mediciones
de la respuesta del controlador PID con los diferentes ángulos ingresados al
setpoint de rotación de alabeo y cabeceo, teniendo como resultado la solución
precisa del algoritmo genético por el cruce de cromosomas mediante número
reales. En contraparte el algoritmo genético por selección de ranking lineal
presentó una mayor eficiencia computacional. El controlador implementado tiene
buena respuesta en referencia a velocidad de respuesta y error en estado
estacionario para medidas menores a 10° para ambas clases de algoritmos
genéticos. The present research work proposes to implement the genetic algorithm that will
allow the self-tuning of a PID controller for angular stability in a Quadrotor type
drone. Its purpose is to find the most optimal values of the parameters 𝐾𝑝, 𝐾𝑖
and
𝐾𝑑 by evaluating the establishment time and the steady state error of the entered
pitch and roll angle setpoint.
The developed methodology includes a bibliographic search of the electrical and
mechanical devices used in the manufacture of drones. Using the eCal software,
the maximum energy capacities, flight time, maximum inclination were
determined and estimated taking into account the Quadrotor design. used in the
experiments of the following investigation. Through the experiments carried out
with the implemented prototype, the spatial execution capacity, the most optimal
set of chromosomes and the execution time of the genetic algorithms were
qualified with the selection method by linear ranking and chromosome crossing
using real numbers. The self-tuning of the angular stability PID control was
determined through the experiments, taking into account the settling time and the
steady-state error. – To test the theory, measurements were made of the
response of the PID controller with the different angles entered at the roll and
pitch rotation setpoint, resulting in the precise solution of the genetic algorithm by
crossing chromosomes using real numbers. In contrast, the genetic algorithm by
linear ranking selection presented greater computational efficiency. The
implemented controller has a good response in reference to response speed and
steady-state error for measurements less than 10° for both classes of genetic
algorithms
Palabras clave
Colecciones
- Ingeniería Electrónica [150]