Resumen

El proceso de la columna de destilación con dos acoplamientos es un sistema físicamente complicado en muchos aspectos. En concreto, la interrelación anidada entre las entradas y salidas del sistema constituye uno de los retos importantes en el diseño del control del sistema. En la mayoría de los casos, un proceso de este tipo debe desacoplarse en varios emparejamientos de entrada/salida (bucles), de modo que se pueda asignar un único controlador para cada bucle. En el marco de esta investigación, el controlador inteligente basado en el aprendizaje emocional del cerebro (BELBIC) constituye la estructura de control para cada bucle desacoplado. El objetivo principal del trabajo es desarrollar una técnica de parametrización para los esquemas de desacoplamiento y control, que garantice un comportamiento de control robusto. En este sentido, se utiliza la novedosa técnica de optimización Bacterial Swarm Optimization (BSO) para la minimización de la suma de los errores integrales ponderados en el tiempo (ITSE) para todos los lazos de control. Esta técnica de optimización constituye un híbrido entre dos técnicas, que son los algoritmos de Enjambre de Partículas y Forrajeo Bacteriano. De acuerdo con los resultados de la simulación, esta técnica hibridada asegura una baja carga matemática y una alta precisión de desacoplamiento y control. Además, el análisis de comportamiento del BELBIC propuesto muestra una notable mejora en el comportamiento en el dominio del tiempo y la robustez respecto al controlador PID convencional.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:proceso de columna de destilación, aprendizaje emocional cerebral, controlador inteligente basado, controlador pid convencional, diseño de control de sistemas, técnicas de optimización novedosas, técnicas de enjambre bacteriano, comportamiento de control robusto, baja carga matemática, comportamiento en el dominio del tiempo
• Keywords:distillation column process, brain emotional learning, based intelligent controller, conventional pid controller, system control design, novel optimization techniques, techniques bacterial swarm, robust control behavior, low mathematical burden, time domain behavior