La Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial (RIAI) es el órgano de expresión del Comité Español de Automática (CEA), miembro de la Federación Internacional de Control Automático (IFAC). La revista se desarrolla en el marco de la comunidad iberoamericana, y en general, en los entornos en los que el español constituye el idioma básico y no excluyente de comunicación. RIAI engloba el amplio campo de la Teoría de Control, la Ingeniería de Sistemas, la Automatización, la Robótica, la Regulación Automática y las diferentes tecnologías empleadas en la realización de los sistemas de control, en particular los basados en computadores y redes de comunicaciones. Publica cuatro números al año que incluyen artículos científico-técnicos, comunicaciones o artículos cortos, monografías y artículos de opinión de interés para personal de centros de investigación, departamentos I+D y la comunidad universitaria del ámbito científico-técnico de la Automática e Informática Industrial.
El Cuerpo Académico de Sistemas Dinámicos y Control (DSyC) se centra, pero no se limita al estudio de aspectos como: modelado de sistemas, control, teleoperación, visión, interacción humano-máquina/robot, desarrollo de prototipos y sistemas de rehabilitación.
Dinamica De Sistemas Y Control E
step(sys) representa la respuesta de un modelo de sistema dinámico a una entrada en escalón de amplitud unitaria. El modelo sys puede ser de tiempo continuo o discreto, así como SISO o MIMO. En los sistemas MIMO, la gráfica muestra las respuestas al escalón para cada canal de E/S. step determina automáticamente las unidades de tiempo y la duración de la simulación en función de la dinámica del sistema.
step(sys1,sys2,...,sysN,___) representa la respuesta al escalón de varios sistemas dinámicos en la misma gráfica. Todos los sistemas deben contar con el mismo número de entradas y salidas. Puede utilizar varios sistemas dinámicos con cualquiera de las combinaciones de entrada/argumento anteriores.
La primera instancia de LineSpec 'r--' especifica una línea discontinua roja para la respuesta con el controlador PI. La segunda LineSpec 'b' especifica una línea continua azul para la respuesta con el controlador PID. La leyenda muestra los colores y los estilos de línea especificados. Para ver más opciones de personalización de gráficas, utilice stepplot.
step utiliza el mismo estilo de línea para las respuestas de todas las entradas del arreglo. Una manera de distinguir entre las entradas es utilizar la propiedad SamplingGrid de los modelos de sistemas dinámicos para asociar cada entrada del arreglo con el valor w0 correspondiente.
La respuesta al escalón del sistema mostrada es desordenada. La respuesta al escalón de sistemas con retardos internos puede mostrar un comportamiento extraño, como saltos recurrentes. Este tipo de comportamiento es una característica del sistema, no una anomalía del software.
En el caso de los bloques de diseño de control con incertidumbre, la función representa el valor nominal y muestras aleatorias del modelo. Cuando utiliza argumentos de salida, la función devuelve únicamente datos de respuesta para el modelo nominal.
En el caso de los sistemas de tiempo continuo, la función determina automáticamente el tamaño en escalón y el número de puntos a partir de la dinámica del sistema. Exprese tFinal en las unidades de tiempo del sistema, especificadas en la propiedad TimeUnit de sys.
En el caso de los sistemas de tiempo discreto, la función utiliza el tiempo de muestreo de sys como tamaño en escalón. Exprese tFinal en las unidades de tiempo del sistema, especificadas en la propiedad TimeUnit de sys.
En los sistemas de una entrada y varias salidas, y es una matriz con tantas filas como muestras de tiempo y tantas columnas como salidas. Así, la j-ésima columna de y, o y(:,j), contiene la respuesta al escalón desde la entrada hasta la j-ésima salida.
Los ingenieros de sistemas de control utilizan MATLAB y Simulink en todas las etapas de desarrollo, desde la modelización de la planta hasta el diseño y ajuste de los algoritmos de control y la lógica de supervisión, finalizando con la implementación gracias a la generación automática de código y la verificación, validación y comprobación del sistema. MATLAB y Simulink ofrecen:
Recurra a diagramas de Bode, lugar de raíces y otras técnicas de diseño de sistemas de control lineal y ajuste automáticamente controladores PID en un modelo de simulación o en hardware de prueba. Las herramientas prediseñadas permiten ajustar automáticamente controladores multivariable descentralizados y sacar partido de estrategias de control avanzadas, tales como el control predictivo de modelos y el control robusto. Utilice métodos de optimización para calcular las ganancias del controlador a fin de satisfacer restricciones de tiempo de subida y sobreimpulso.
Utilice Stateflow para modelizar, diseñar y simular la lógica de supervisión de su sistema de control, que programa el funcionamiento del controlador, controla el modo operativo del sistema y lleva a cabo la detección, el aislamiento y la recuperación de fallos (FDIR).
Una vez que se han diseñado los algoritmos del sistema de control, es posible ajustarlos para la implementación. Puede especificar las propiedades del tipo de datos en punto fijo de su diseño a fin de prepararlo para la implementación con aritmética en punto fijo. Tras verificar los algoritmos de control en simulaciones de escritorio de lazo cerrado, podrá implementarlos en microcontroladores, PLCs y FPGAs de producción gracias a la generación automática de código C, texto estructurado o código HDL.
Existe la posibilidad de probar y verificar el sistema de control de forma continua. Lleve a cabo pruebas hardware-in-the-loop (HIL) mediante la ejecución del algoritmo de control en un controlador embebido y la ejecución del modelo de planta en tiempo real en un equipo conectado al controlador. También es posible verificar y probar el sistema de control mediante métodos de verificación formal.
Puede crear modelos inciertos mediante la combinación de dinámicas nominales con elementos inciertos, como parámetros inciertos o dinámicas omitidas. Represente sistemas inciertos que utilizan modelos inciertos de respuesta de frecuencia y de espacio de estados.
Calcule los márgenes de ganancia y de fase basados en disco de los bucles de realimentación SISO y MIMO. Cuantifique cómo afecta la incertidumbre a la estabilidad y al rendimiento de su sistema de control. Calcule una estabilidad y unos márgenes de rendimiento robustos para la incertidumbre específica del sistema.
Genere muestras aleatorias de sistemas inciertos dentro del rango de incertidumbre especificado. Visualice cómo afecta la incertidumbre a las respuestas de tiempo y frecuencia del sistema. Utilice el bloque Uncertain State Space para inyectar incertidumbre en Simulink y realizar simulaciones Monte Carlo.
Especifique los requisitos de ajuste, como el rendimiento de tracking, el rechazo de perturbaciones, la atenuación del ruido, el amortiguamiento de polos de bucle cerrado y los márgenes de estabilidad. Realice un ajuste simultáneo para varios modelos de planta o configuraciones de control. Maximice el rendimiento en el rango de incertidumbre de los parámetros de la planta. Evalúe la robustez del controlador en los diagramas de respuesta de tiempo y de frecuencia.
Reduzca el orden de los modelos mediante métodos de error aditivo o multiplicativo basados en los valores singulares de Hankel del sistema. Reduzca el orden de los controladores producidos por los algoritmos de H infinito y síntesis de mu para eliminar los estados superfluos y conservar al mismo tiempo la dinámica esencial.
La utilización de un esquema realimentado en un sistema de control suele ser vital pra que la estrategia de control tenga éxito. Los efectos de la realimentación influyen en muchos aspectos del comportamiento del sistema: respuesta estática, respuesta dinámica, respuesta frente a perturbaciones, sensibilidad a la variación de parámetros del sistema, etc.
Para analizar y para diseñar sistemas de control, es necesario tener una base de comparación del desempeño del sistema de control. Esa base se configura especificando señales de prueba particulares, y comprobando las respuestas de distintos tipos de sistemas frente a estas entradas.
Las señales de prueba que se utilizan regularmente son la entrada impulsiva, escalón, rampa, parábola y senoidal. Con estas señales es posible realizar con facilidad análisis matemáticos y experimentales de los sistemas de control, ya que son funciones simples; además, estas señales permiten estudiar distintas características de las respuestas estáticas y dinámicas de los sistemas de control.
La utilización de estas señales de prueba permite comparar la respuesta de distintos sistema de control frente a las mismas señales. También es muy importante para la elección de las señales de prueba saber qué tipo de análisis se desea realizar, por ejemplo, se utilizará una señal escalon para estudiar el error de estado estacionario de posición de un sistema, y nomalmente también para estudiar su dinámica, sin embargo, se empleará una señal senoidal si se desea estudiar la respuesta en frecuencia del mismo.
Para estudiar matemáticamente el comportamiento de los sistemas dinámicos es importante que las ecuaciones no se compliquen en exceso. Por esto es muy común suponer que los sistemas tienen un número pequeño de polos y ceros. En muchas ocasiones es necesario realizar simplificaciones del sistema basadas en las constantes de tiempo de sus polos y ceros, de forma que se obtenga una representación simplificada del mismo que facilite su análisis. Cuando se está frente a un problema de diseño, una de las posibles estrategias es anular polos y ceros de la planta mediante el controlador con la idea de tener una dinámica en lazo cerrado más sencilla que facilite dicho diseño. 2ff7e9595c
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