Volume 10 número 1

Páginas: 13-30

Algoritmos Evolutivos em Identificação e Controle de Processos:
Uma Visão Integrada e Perspectivas

Leandro dos Santos Coelho and Antonio Augusto Rodrigues Coelho

Departamento de Automação e Sistemas -
Universidade Federal de Santa Catarina
C.P. 476
CEP 88040.900 - Florianópolis - SC - Brasil
e-mail: {lscoelho, aarc}@lcmi.ufsc.br

Resumo:

Este artigo apresenta um panorama da aplicabilidade do paradigma computacional computação evolutiva em identificação e controle de processos industriais. Os algoritmos evolutivos descritos e analisados são: (i) algoritmos genéticos, (ii) programação evolutiva, (iii) estratégias evolutivas e, (iv) programação genética. O desenvolvimento de ferramentas de software, projeto em hardware e a interação com outras metodologias da inteligência computacional, tais como sistemas nebulosos e redes neurais artificiais são abordadas. As pesquisas no meio acadêmico e industrial são tratadas dentro de um espectro de avanços e perspectivas na área de automação industrial. Exemplos práticos da aplicabilidade de alguns algoritmos evolutivos são realizados na identificação experimental de um processo térmico com a estimação do atraso de transporte, e na sintonia de um controlador proporcional-integral-derivativo (PID) para o controle de um sistema não-linear de regulação de nível.
Palavras-Chave: Identificação de processos; modelagem; controle inteligente; algoritmos genéticos; programação evolutiva; estratégias evolutivas; programação genética; computação evolutiva; otimização.

Abstract:

This paper presents an overview of evolutionary computation applications in identification and control of industrial processes. the evolutionary algorithms described and analysed here are (i) genetic algorithms, (ii) evolutionary programming, (iii) evolution strategies, and (iv) genetic programming. the development of software tools, hardware design and interaction with others computational intelligence methodologies, such as fuzzy systems and artificial neural networks are described. the researches carried out in academic and industrial environments are approached from the perspectives and evolution spectrum of the industrial automation area. practical examples of the evolution algorithms are applied to experimental identification of a temperature process with time delay estimation, and to the tuning of a proportional-integral-derivative (pid) controller for regulating the liquid-level in a nonlinear system.
Keywords: process identification; modeling; intelligent control; genetic algorithms; evolutionary programming; evolution strategies; genetic programming; evolutionary computation; optimization.

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