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http://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/handle/231104/4467
Título : | Identificación de parámetros y optimización de controladores no lineales por medio de algoritmos metaheurísticos de una QUAV con carga suspendida para mejorar su desempeño dinámico. |
Otros títulos : | Ciencias en Ingeniería con Énfasis en Análisis y Modelación de Sistemas. |
Autor : | Zúñiga Peña, Nadia Samantha |
Palabras clave : | Vehículos aéreos no tripulados QUAV Control no lineal Optimización Algoritmos metaheurísticos Ciencias en Ingeniería con Énfasis en Análisis y Modelación de Sistemas. |
Fecha de publicación : | dic-2023 |
Editorial : | ICBI-BD-UAEH |
Descripción : | En este trabajo de tesis se realiza la identificación de parámetros y optimización de controladores no lineales por medio de algoritmos metaheurísticos de un Vehículo Aéreo no tripulado de tipo cuadrirrotor (QUAV) con carga suspendida para mejorar su desempeño dinámico. Inicialmente, se describe a los sistemas QUAV y QUAV con carga suspendida, los cuales permiten tener conocimiento de la estructura del sistema, para posteriormente proponer la metodología de identificación y optimización, y llevar a cabo la implementación. La siguiente fase del trabajo es la elección del algoritmo metaheurístico que se emplea para la identificación de parámetros y optimización. Posteriormente, se hace la elección del controlador no lineal usando el sistema QUAV sin carga. Se valida el desempeño del algoritmo optimizado mediante simulación numérica usando el modelo dinámico tridimensional obtenido e implementando en una plataforma física. Además, se agrega una perturbación externa para verificar la robustez. Finalmente se hace la integración del algoritmo metaheurístico y el controlador no lineal seleccionados para implementarlo en el sistema QUAV con carga suspendida. Los resultados muestran un seguimiento de trayectoria con error mínimo y un buen desempeño dinámico al realizar el transporte de carga suspendida usando un QUAV. Adicionalmente, se propone una mejora para el algoritmo metaheurístico elegido, combinándolo con una Red Neuronal, con lo que se obtiene una mejora el desempeño dinámico, minimizando el error del QUAV al realizar el transporte de carga suspendida. |
Documento del Gobiberno : | DRCI EAMS .15279 2022 |
URI : | http://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/4467 |
Aparece en las colecciones: | Tesis de Doctorado |
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