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Automatización y control de procesos. Primera entrega

Octubre 2017 | Número 189


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Control por retroalimentación

Video. Control por retroalimentación de ensamblaje coloidal a microescala.
Fuente: YouTube

Optimization of the Parameters of RISE Feedback Controller Using Genetic Algorithm

Optimización de los parámetros de un controlador de retroalimentación RISE empleando algoritmos genéticos

Aquí se presenta una metodología de control basada en un algoritmo de control no lineal y una técnica de optimización. Se aplicó un controlador RISE (robust integral of the sign of the error) para el control de sistemas caóticos. Se obtuvieron los parámetros del controlador mediante algortimos genéticos. La metodología de control se implementó en dos sistemas Duffing-Holms y Van der Pol. Las simulaciones numéricas arrojaron buenos resultados del desempeño de este controlador.

Este escrito fue elaborado por Fayiz Abu Khadra (King Abdulaziz University, Rabigh, Arabia Saudí), Jaber Abu Qudeiri y Mohammed Alkahtani (King Saud University, Riyad, Arabia Saudí) para Mathematical Problems in Engineering (Vol. 2016, 2016, art. 3863147, 9 pág.), revista de Hindawi Publishing Corporation (El Cairo (Egipto), Londres (Reino Unido), Nueva York (Estados Unidos)) que difunde resultados de aplicación de herramientas matemáticas a problemas de ingeniería. Correo de contacto: mpe@hindawi.com.

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Idioma: inglés
Tamaño: 2585 kbs

A Feedback Control Method for Addressing the Production Scheduling Problem by Considering Energy Consumption and Makespan

Un método de control por retroalimentación para abordar el problema de programación de producción mediante la consideración del consumo energético y del makespan

En este documento se propone un método de control por retroalimentación para el problema de programación de producción teniendo en cuenta el consumo de energía y el makespan. Tal método trabaja en un marco de horizonte deslizante (rolling horizon), el cual establece el consumo energético y el makespan, y ajusta las importancias de los objetivos múltiples de optimización de la producción para el próximo periodo con base en la retroalimentación del consumo de energía y el makespan reales en periodos anteriores.

Este artículo fue preparado por Jingjing Xu (East China Normal University, Shanghai, República Popular China) y Lei Wang (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, República Popular China) para Sustainability (Vol. 9, No 7, 2017, art. 1185, 14 pág.), publicación internacional e interdisciplinaria vinculada a MDPI, plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: sustainability@mdpi.com.

Recursos

Idioma: inglés
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