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UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DEL PERU

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Curso : Aplicación de la teoría de control moderna

Profesor : FARRO CHIRINOS, Leslie Christian

Informe Nro. : 2

Tema : Rectificador de Onda Completo con Filtro por Capacidad y Curvas del Transistor Bipolar BJT

Mesa Nro. : 1°

Integrantes :

Fecha de experimento : martes 16 de mayo del 2015

Hora : de 15:30 a 17:00

2015-II

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INTRODUCCION

El control automático ha desempeñado una función vital en el avance de la ingeniería y la ciencia. Además de su extrema importancia en los sistemas de vehículos espaciales, de guiado de misiles, robóticos y similares; el control automático se ha vuelto una parte importante e integral de los procesos modernos industriales y de manufactura. Por ejemplo, el control automático es esencial en el control numérico de las máquinas-herramienta de las industrias de manufactura, en el diseño de sistemas de pilotos automáticos en la industria aeroespacial, y en el diseño de automóviles y camiones en la industria automotriz. También es esencial en las operaciones industriales como el control de presión, temperatura, humedad, viscosidad y flujo en las industrias de proceso.

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APLICACIÓN DE LA TEORIA DE CONTROL MODERNO

El primer trabajo significativo en control automático fue el regulador de velocidad centrifugo de James Watt para el control de la velocidad de una máquina de vapor, en el siglo XVIII Minorsky, Hazen y Nyquist, entre muchos otros, aportaron trabajos importantes en las etapas iniciales del desarrollo de la teoría de control. En 1922, Minorsky trabajó en los controladores automáticos para dirigir embarcaciones, y mostr6 que la estabilidad puede determinarse a partir de las ecuaciones diferenciales que describen el sistema. En 1932, Nyquist diseñó un procedimiento relativamente simple para determinar la estabilidad de sistemas en lazo cerrado, con base en la respuesta en lazo abierto en estado 1 estable cuando la entrada aplicada es una senoidal. En 1934, Hazen, quien introdujo el término servomecanismos para los sistemas de control de posición, analizó el diseño de los servomecanismos con relevadores, capaces de seguir con precisión una entrada cambiante. Durante la década de los cuarenta, los métodos de la respuesta en frecuencia hicieron posible que los ‘ingenieros diseñaran sistemas de control lineales en lazo cerrado que cumplieran con los requerimientos de desempeño. A finales de los años cuarenta y principios de los cincuenta, se desarrolló por completo el método del lugar geométrico de las raíces propuesto por Evans.

A partir del año 1955, se desarrollan los métodos temporales, con el objetivo de solucionar los problemas planteados en aplicaciones aeroespaciales, estos métodos reciben un fuerte impulso con el desarrollo de las computadoras digitales, que constituían la plataforma tecnológica necesaria para su implantación, prueba y desarrollo. Aparece un nuevo método de diseño de control, conocido a partir de entonces como teoría de control moderna. Se basaba en representar los sistemas en variables de estado o representación interna y trabajando casi exclusivamente en el dominio del tiempo. La primera formulación en términos de estado, función de transición y de lectura, se hizo en el marco de la teoría de máquinas discretas formulada por Turing, en 1936. Los investigadores de la Unión Soviética son los primeros que utilizan el método de descripción interna en el estudio de los sistemas continuos. Destacan los trabajos de Aizerman, Lerner, Lurie, Pontryagin, La Salle, Popov, Minorsky, Kabala y Bellman. La teoría de control moderna está basada en el concepto de estabilidad de Liapunov presentado a finales del siglo XIX. Los trabajos desarrollados por Lurie sobre servomecanismos de posicionamiento de torretas de tanques dieron lugar al concepto de estabilidad absoluta, generalizada después por Popov con el concepto de hiperestabilidad, que considera no linealidades en la realimentación. Los criterios de controlabilidad y observabilidad de sistemas dinámicos lineales, se deben a Kalman, aunque la noción de controlabilidad fue utilizada anteriormente por Pontryagin. Los métodos de control óptimo se basan en los trabajos de físicos de los siglos XVII a XIX, entre los que destaca Euler, con su cálculo de variaciones.

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En el desarrollo de estos métodos se deben destacar los trabajos de Pontryagin, La Salle, Bellman y Kalman. Kalman efectúa la resolución de los problemas de control óptimo cuadrático y lineal cuadrático gaussiano. Zadeh generaliza los resultados de teoría de circuitos a sistemas en el espacio de estados y Luenberger en 1966 lo hace en lo que concierne al diseño de observadores. En el control algebraico, basado en la utilización de matrices polinomiales y racionales, hay que hacer mención de los trabajos de Kalman, Rosembrock y Wolowich. Son métodos que utilizan la descripción externa. Al final de los sesenta y comienzo de los setenta se presenta el enfoque geométrico del problema de control, que utiliza métodos del álgebra lineal. En paralelo se desarrollan los métodos de identificación de sistemas, por mínimos cuadrados y de máxima verosimilitud, este último fue desarrollado por Fisher en 1912 y aplicado en sistemas industriales por Åström y Bohlin en 1965. También se desarrollan las técnicas de control adaptativo. Desde un punto de vista conceptual, las técnicas adaptativas aparecen cuando se transvasan a la máquina comportamientos inherentes al hombre: La adaptación, no en términos de decisiones (conseguida con la realimentación simple), sino en término de estructuras para la decisión. Las Estructuras de Control adaptativas que han tenido mayor impacto técnico son:

Sistemas Auto-Ajustables. Sistemas Adaptativos con Modelo de Referencia (S.A.M.R.).

El concepto de regulador autoajustable fue propuesto inicialmente por Kalman, utilizando un método de identificación de mínimos cuadrados recursivos en su artículo "Design of a self-optimizing control system", otro sistema, basado en la minimización de la varianza de salida es desarrollado por Peterka en 1970, y por Åström y Witenmark en [Åström 73]. Se consideraba el problema en un entorno estocástico. La técnica de los sistemas autoajustables se basa en que si se dispone de un método válido de diseño de reguladores que parte del conocimiento del modelo del proceso, para realizar un control que se adapte a los cambios en el proceso basta con acoplar ese método de diseño de reguladores con un procedimiento de identificación en línea. Para ello se supone, evidentemente, que existe una separación entre las tareas de identificación y control. Se dispondrá de un "calculador" que en paralelo al control se encarga de calcular los valores óptimos de los coeficientes del regulador. Este "calculador" consiste en un estimador recursivo de los parámetros del sistema o proceso controlado. Los resultados del estimador servirán para calcular los valores óptimos de los coeficientes del regulador. El principal inconveniente de esta aproximación es que la estabilidad no llega a asegurarse en el caso general. Los sistemas adaptativos con modelo de referencia (SAMR) fueron propuestos por los investigadores del M.I.T. Whitaker, Narmon y Kezer en 1958 al estudiar los servomecanismos con ganancia variable en la publicación "Desing of a Model Reference Adaptive System for Aírcraft". Los Sistemas Adaptativos con Modelo de Referencia se basan en otro concepto muy simple: se desea que el comportamiento del proceso sea "idéntico" al de un modelo que se da como referencia. Si existe diferencia entre las salidas del proceso y del modelo un mecanismo de adaptación intenta minimizarla con el ajuste de los parámetros del regulador, o añadiendo una variación en la acción sobre el sistema físico. Esta aproximación alcanzó un primer paso hacía su madurez teórica con el trabajo de Parks "Model Reference adaptative methods. Redesign using Liapunov´s secomd method".

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De esta forma se pudo garantizar la estabilidad global del sistema adaptativo. Posteriormente, Landau en su trabajo. "Adaptative Control. The model reference aproach" utiliza la teoría de la hiperestabilidad de Popov en el diseño de SAMR. A pesar de las diferencias aparentes entre las dos aproximaciones, SAMR y SAA, se han publicado últimamente gran cantidad de trabajos orientados a mostrar sus semejanzas. Quizás se pueda comenzar a hablar de una teoría unificada de los sistemas adaptativos. En principio se llegó a pensar que la teoría de control moderna conduciría a un método de diseño de sistemas de control bien definido, sencillo y que pudiera ser mecanizado. Pero se tuvo que admitir que la bondad del diseño dependía de la bondad del modelo y de las especificaciones que se emplean para desarrollarlos. Se han llegado a desarrollar métodos mecanizados de diseño en el dominio de la frecuencia que son equivalentes a los métodos de diseño de variable de estado cuando la estructura del control es coincidente.

USO DE LOS SISTEMAS DE CONTROL EN LA ACTUALIDAD:

Los procesos de control son síntomas del proceso industrial que estamos viviendo. Estos sistemas se usan típicamente en sustituir un trabajador pasivo que controla un determinado sistema (ya sea eléctrico, mecánico, etc.) con una posibilidad nula o casi nula de error, y un grado de eficiencia mucho más grande que el de un trabajador. Los sistemas de control más modernos en ingeniería automatizan procesos en base a muchos parámetros y reciben el nombre de  controladores de automatización programables (PAC). Los sistemas de control, según la teoría  cibernética,  se aplican en esencia para los  organismos vivos, las  máquinas y las  organizaciones.  

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Estos sistemas fueron relacionados por primera vez en 1948 por   Norbert Wiener en su obra Cibernética y Sociedad con aplicación en la teoría de los mecanismos de control. Un sistema de control está definido como un conjunto de componentes que pueden regular su propia conducta o la de otro sistema con el fin de lograr un funcionamiento predeterminado, de modo que se reduzcan las probabilidades de fallos y se obtengan los resultados buscados. Un controlador de automatización programable, o PAC (del inglés Programmable Automation Controller), es una tecnología industrial orientada al control automatizado, al diseño de prototipos y a la medición. El PAC se refiere al conjunto formado por un controlador (una CPU típicamente), módulos de entradas y salidas, y uno o múltiples buses de datos que lo interconectan todo. Este controlador combina eficientemente la fiabilidad de control de un autómata (controlador lógico programable o  PLC)  junto a la flexibilidad de monitorización y cálculo de un  PC.  A veces incluso se le une la velocidad y personalización de la  microelectrónica.  Los PACs pueden utilizarse en el ámbito investigador (prototipaje rápido de controladores o RCP), pero es sobre todo en el industrial, para control de máquinas y procesos, donde más se utiliza.

A destacar los siguientes: múltiples lazos cerrados de control independientes, adquisición de datos de precisión, análisis matemático y memoria profunda, monitorización remota,  visión artificial,  control de movimiento y  robótica,  seguridad controlada, etc. Los PAC se comunican usando los protocolos de red abiertos como  TCP/IP,   OPC (OLE for process control),  SMTP,  puerto serie (con Modbus por ejemplo), etc, y es compatible con los privados (CAN,   Profibus,  etc). Un ejemplo claro de utilización es en un sistema de control de un proceso determinado. El elemento controlador es el sitio donde se toman todas las decisiones sobre las acciones a tomar. Se le puede considerar el "cerebro" del sistema. Debe tomar decisiones basadas en ciertas pautas o valores requeridos. Los valores establecidos son introducidos en el sistema por el hombre. El control automático tiene una extensa utilidad, ya que su aplicación no sólo se limita a la lógica automatización de los procesos productivos industriales, tales como: químicos, energéticos, mecánicos, electrónicos, aeronáuticos, etc., sino que también permite el desarrollo de sistemas automáticos útiles para el medio ambiente o la medicina y posibilita el análisis del comportamiento de los mecanismos de control existentes en los procesos comerciales, domésticos, sociales, políticos o biológicos.

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Navegacion de un sincronizado a un dispositivo Un ejemplo de control automático realimentado es el control de la navegación de un avión. En este caso el sistema de control artificial debe actuar continuamente sobre la propulsión del avión y sobre la posición del timón y de las aletas de sus alas para seguir un cierto rumbo y una cierta altura deseada, manteniendo si es posible la horizontalidad de la cabina para que sea cómoda la navegación de los pasajeros, sobre todo en el caso de los aviones comerciales.

Estructura de robot móvilUn tercer ejemplo es el control de robots autónomos que se desplazan por las instalaciones de almacén y de producción de una fábrica, recogiendo material y transportándolo al almacén o recogiendo componentes de almacén y alimentando las cadenas de producción. En este ejemplo, a partir de unas trayectorias planificadas, de la situación de los obstáculos en la planta industrial y de la posición real en todo momento del robot, que puede proporcionar un sensor láser y unas marcas de referencia, el sistema de control realimentado actúa sobre los actuadores de las ruedas del robot para estar en el momento oportuno en la posición dinámica planificada.

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