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dc.contributor.advisorAlvarado Rodríguez, Luis
dc.contributor.authorBocanegra Saldaña, Diego Martín
dc.contributor.authorCieza Hernández, José Diego
dc.creatorBocanegra Saldaña, Diego Martín
dc.date.accessioned2025-01-10T21:03:47Z
dc.date.available2025-01-10T21:03:47Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12759/55972
dc.description.abstractEl 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.es_PE
dc.description.abstractThe 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 algorithmses_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Privada Antenor Orregoes_PE
dc.relation.ispartofseriesT_ELECT_913
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.subjectAlgoritmo genéticoes_PE
dc.subjectautosintonizaciónes_PE
dc.subjectcontrolador PIDes_PE
dc.titleAnálisis 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 embebidoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Privada Antenor Orrego. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Electrónicoes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Electrónicaes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.00es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6444-2922es_PE
renati.author.dni70821621
renati.author.dni72881389
renati.advisor.dni43344790
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.discipline712026es_PE
renati.jurorVargas Díaz, Luis Alberto
renati.jurorDe La Cruz Rodríguez, Oscar Miguel
renati.jurorLeón Cerna, Alejandro
dc.publisher.countryPEes_PE


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