Diseño e implementación de un control PID con auto tune por redes neuronales para convertidores electrónicos.

Abstract

[ES] Existen diversos métodos empíricos para ajustar controladores PID que requieren de conocimientos en ingeniería de control, experiencia y tiempo, por otra parte, hoy en día es de sobra conocida la habilidad de las redes neuronales de aproximar funciones automáticamente, aunque con un coste computacional elevado. En este trabajo, dados los avances en microcontroladores, se pretende diseñar una red neuronal recurrente adaptada para encontrar automáticamente los valores de las contantes (Kp, Ki, Kd) de un controlador PID. Este controlador inteligente podrá ser usado junto con un sistema de sensado para controlar un convertidor electrónico, en este caso un inversor monofásico educativo, controlado con la placa Launch-pad 28069. De esta forma se implementará en lenguaje C para poder testear el nuevo PID inteligente y ver su robustez ante variaciones de la carga, temperatura y otras. De esta forma no requiere el diseño clásico de un PID sino que se hace de forma automática. El objetivo de este trabajo es: - Modificar la arquitectura básica de una red neuronal recurrente para adaptarla al problema de ajustar un PID. - Comparar el modelo obtenido con un PID ajustado con un método clásico.

Para crear la red neuronal y realizar los primeros tests comparativos se utilizará Matlab y Simulink.

[EN] There are several empirical methods to tune PID controllers that require knowledge in control engineering, experience and time, on the other hand, nowadays it is well known the ability of neural networks to approximate functions automatically, although with a high computational cost. In this work, given the advances in microcontrollers, it is intended to design a recurrent neural network adapted to automatically find the values of the counters (Kp, Ki, Kd) of a PID controller. This intelligent controller can be used together with a sensing system to control an electronic converter, in this case an educational single-phase inverter, controlled with the Launch-pad 28069 board. In this way it will be implemented in "C" language in order to test the new intelligent PID and see its robustness to variations in load, temperature and others. In this way it does not require the classic design of a PID but it is done automatically. The objective of this work is: - Modify the basic architecture of a recurrent neural network to adapt it to the problem of tuning a PID. - To compare the obtained model with a classical PID.

To create the neural network and perform the first comparative tests, Matlab and Simulink will be used.