Aplicación del algoritmo Evolución Diferencial en un método de dimensionamiento para filtros bicuadráticos

Autores
Lovay, Mónica; Peretti, Gabriela; Romero, Eduardo
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Romero, Eduardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Romero, Eduardo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María; Argentina.
Fil: Peretti, Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Peretti, Gabriela. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María; Argentina.
Fil: Lovay, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Lovay, Mónica. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María; Argentina.
Este trabajo presenta un método alternativo para el diseño de filtros bicuadráticos. El mismo utiliza un algoritmo evolutivo (EA, Evolutionary Algorithm) para determinar los valores de los componentes pasivos que le proporcionan al filtro sensibilidades mínimas con respecto a las variaciones de éstos, presentando además errores en los parámetros de desempeño inferiores a los establecidos en las especificaciones. Para este fin, se adopta el algoritmo Evolución Diferencial (DE, Differential Evolution), el cual se caracteriza por ser simple, eficiente y veloz. Para comprobar la viabilidad del método de diseño formulado, se propone su aplicación para seleccionar los componentes pasivos de un filtro bicuadrático pasabajo IGMFB (Infinite-Gain Multiple Feedback). Los resultados muestran que DE permite obtener configuraciones de filtro con sensibilidades bajas y errores en los parámetros funcionales que satisfacen las especificaciones consideradas. Por otro lado, la comparación de resultados con los obtenidos utilizando otros EA muestra que DE emplea una cantidad menor de evaluaciones de la función fitness y tiempos de ejecución más bajos, además de proporcionar soluciones que presentan, en general, mejores valores de fitness.
http://www.clei2017-46jaiio.sadio.org.ar/node/116
Fil: Romero, Eduardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Romero, Eduardo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María; Argentina.
Fil: Peretti, Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Peretti, Gabriela. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María; Argentina.
Fil: Lovay, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Lovay, Mónica. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María; Argentina.
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Materia
Optimización por enjambre de partículas
Diseño de filtros activos
Optimización multiobjetivo
Particle swarm optimization
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/553399
Acceder
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Este trabajo presenta un método alternativo para el diseño de filtros bicuadráticos. El mismo utiliza un algoritmo evolutivo (EA, Evolutionary Algorithm) para determinar los valores de los componentes pasivos que le proporcionan al filtro sensibilidades mínimas con respecto a las variaciones de éstos, presentando además errores en los parámetros de desempeño inferiores a los establecidos en las especificaciones. Para este fin, se adopta el algoritmo Evolución Diferencial (DE, Differential Evolution), el cual se caracteriza por ser simple, eficiente y veloz. Para comprobar la viabilidad del método de diseño formulado, se propone su aplicación para seleccionar los componentes pasivos de un filtro bicuadrático pasabajo IGMFB (Infinite-Gain Multiple Feedback). Los resultados muestran que DE permite obtener configuraciones de filtro con sensibilidades bajas y errores en los parámetros funcionales que satisfacen las especificaciones consideradas. Por otro lado, la comparación de resultados con los obtenidos utilizando otros EA muestra que DE emplea una cantidad menor de evaluaciones de la función fitness y tiempos de ejecución más bajos, además de proporcionar soluciones que presentan, en general, mejores valores de fitness.
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Fil: Romero, Eduardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
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