Método de dimensionamiento multiobjetivo para filtros bicuadráticos basado en evolución diferencial

Autores
Lovay, Mónica; Romero, Eduardo; Peretti, Gabriela
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: 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: Romero, Eduardo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María; Argentina.
Fil: Lovay, Mónica. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María; Argentina.
En este trabajo se presenta un método de dimensionamiento multiobjetivo para componentes pasivos en filtros bicuadráticos. El método propuesto permite determinar los valores de resistencias y capacitores pertenecientes a determinadas series-E 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 ello es utilizado el algoritmo Evolución Diferencial (DE, Differential Evolution), el cual se implementa como parte de un enfoque multiobjetivo propuesto para resolver el problema de diseño planteado. Para validar el método presentado el mismo es aplicado para seleccionar los componentes pasivos de un filtro bicuadrático KHN pasabajo. Los resultados muestran que es posible obtener una variedad de soluciones factibles, donde todas presentan sensibilidades bajas, se corresponden con las series-E elegidas y respetan las especificaciones definidas. Por otro lado, la comparación de resultados con los de trabajos previos donde se emplea un enfoque mono-objetivo y otro algoritmo evolutivo, refleja que el método propuesto proporciona un conjunto más completo de soluciones factibles, con soluciones ligeramente mejores.
Fil: Romero, Eduardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; 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: Romero, Eduardo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María; Argentina.
Fil: Lovay, Mónica. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María; Argentina.
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Materia
Filtros bicuadráticos
Evolución difrerencial
Optimización multiobjetivo
Diseño evolutivo de filtros
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:11086/552636
Acceder
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En este trabajo se presenta un método de dimensionamiento multiobjetivo para componentes pasivos en filtros bicuadráticos. El método propuesto permite determinar los valores de resistencias y capacitores pertenecientes a determinadas series-E 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 ello es utilizado el algoritmo Evolución Diferencial (DE, Differential Evolution), el cual se implementa como parte de un enfoque multiobjetivo propuesto para resolver el problema de diseño planteado. Para validar el método presentado el mismo es aplicado para seleccionar los componentes pasivos de un filtro bicuadrático KHN pasabajo. Los resultados muestran que es posible obtener una variedad de soluciones factibles, donde todas presentan sensibilidades bajas, se corresponden con las series-E elegidas y respetan las especificaciones definidas. Por otro lado, la comparación de resultados con los de trabajos previos donde se emplea un enfoque mono-objetivo y otro algoritmo evolutivo, refleja que el método propuesto proporciona un conjunto más completo de soluciones factibles, con soluciones ligeramente mejores.
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