Encuentra más información en nuestro repositorio digital
Este artículo presenta una metodología integral para el ajuste multiobjetivo de controladores MIMO de derivadas integrales proporcionales (PID) utilizando estrategias metaheurísticas avanzadas. El enfoque propuesto formula una función de costes basada en dos criterios de rendimiento contradictorios -la integral del error absoluto (IAE) y la integral de la derivada absoluta del control (IADU)- para explorar sistemáticamente el equilibrio entre el seguimiento del rendimiento y el esfuerzo de control.
Se emplean tres técnicas metaheurísticas: escalada de colina estocástica, una heurística basada en Voronoi y el algoritmo genético de clasificación no dominada (NSGA-II). Se incorpora un nuevo marco de clasificación basado en el diseño de optimización multiobjetivo (MOOD) para facilitar la toma de decisiones a través del frente de Pareto. La metodología está validada en tres plantas MIMO de referencia, lo que demuestra su robustez y generalizabilidad.
Los resultados destacan que el controlador NSGA-II logra el valor más bajo de IADU de 0,3694 en el sistema de amortiguadores de masa mientras mantiene métricas de rendimiento aceptables. La inclusión de una estrategia PID-split aumenta aún más la flexibilidad del sistema. Este estudio hace hincapié en el valor de la metaheurística para navegar por espacios de diseño complejos y ofrecer soluciones de control a medida para escenarios multiobjetivo.