Post on 21-Feb-2023
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TEMA:
CÁTEDRA : TEORIA DEL CONTROL
CATEDRÁTICO : NILO FERNANDEZ AQUINO
ALUMNO :
- ALIAGA RAMOS CRISTIAN CESAR
- AYAIPOMA CONDORI ANDREU
- HUAMAN CERVA NIEL
- ROJAS ORELLANA FELIPE HELES
SEMESTRE : VI
SISTEMA DE CONTROL MODERNO
UU NN II VV EE RR SS II DD AA DD
NN AA CC II OO NN AA LL
DD EE LL CC EE NN TT RR OO
DD EE LL PP EE RR ÚÚ
Universidad Nacional del Centro del Perú
Facultad de Ingeniería de Sistemas
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INTRODUCCIÓN
Mediante el siguiente trabajo tratamos de mostrar el enfoque general para diseñar y
construir un sistema de control moderno, el cual a diferencia de los modelos clásicos tiene
diferentes entradas y salidas (MIMO), nosotros como estudiantes y futuros ingenieros nos
encontramos en la necesidad y el interés en poder entender y modelar la mayor parte de
fenómenos que suceden en la realidad; así poder manipular el resultado final de cada uno
de los mismos.
El siguiente trabajo consta de un índice donde se detalla cada uno de los temas que se
trataran prontamente, empezamos con la comparación entre un sistema moderno clásico
y uno actual, también muestra teoría; ensamblaje automático de robots, la evolución de
los sistemas de control, diseño de ingeniería, sistemas mecatrónicos, uso básico de esta
rama para modelar matemáticamente la realidad.
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El presente trabajo va dedicado a aquella Persona quien ha podido inculcar dentro de nosotros aquella semilla del conocimiento;
Si Usted!
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INDICE
INTRODUCCION……………………………………………………………2
DEDICATORIA………………………………………………………………3
MARCO TEORICO………………………………………………………….5
o SISTEMAS DE CONTROL CLASICOS………………………………..5
o SISTEMA DE CONTROL MODERNO…………………………………6
o TEORIA DE LA RETROALIMENTACIÓN………………………….7
o CONTROL OPTIMO………………………………………………….8
o MODELIZACIÓN DE SISTEMAS……………………………………9
o CONVERSION DE SEÑALES……………………………………….11
o TEORIA DEL SEGUIMIENTO……………………………………….13
o USO DE LOS SISTEMAS DE CONTROL EN LA ACTUALIDAD..13
CONCLUSIONES ……………………………………………………………17
BIBLIOGRAFIAS……………………………………………………………..18
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MARCO TEORICO
1. SISTEMA DE CONTROL CLÁSICO
El diseño de sistemas de control durante la Revolución Industrial estaba
basado en prueba y error unido con una gran dosis de intuición ingenieril. Por lo
tanto era más un arte que una ciencia. „
A mediados de la década de 1800 los matemáticos fueron los primeros en analizar
la estabilidad de los sistemas de control realimentados. Desde entonces las
matemáticas son el lenguaje formal de la teoría de control. Podemos llamar a este
periodo la prehistoria de la teoría de control. Este trabajo en el análisis matemático
de sistemas de control se realizó usando ecuaciones diferenciales.
Hasta bien entrado el siglo XX las únicas herramientas analíticas que poseía el
especialista en control eran la utilización de ecuaciones diferenciales ordinarias
junto con criterios algebraicos para determinar la posición de las raíces de la
ecuación característica asociada. Aplicando el criterio de Routh y Hurwitz el
ingeniero determinaba la estabilidad o no de los sistemas, pero para esto se debía
obtener el modelo matemático operando mediante ecuaciones diferenciales. Esto
suponía un arduo trabajo. Además hay que destacar que el criterio de Routh y
Hurwitz no ofrece información de cómo mejorar la estabilidad del sistema.
Desde el punto de vista teórico, la Ingeniería de Control se empieza a consolidar
cuando se produce el traslado y aplicación de los conocimientos adquiridos en los
problemas de amplificación de señales a los problemas de control industrial.
Estos estudios desembocan en la llamada Teoría Clásica de Control, en la cual
se utilizaban como herramientas matemáticas los métodos de Transformación de
Laplace y Fourier y la descripción externa de los sistemas.
Limitaciones del control clásico
El dominio frecuencial es apropiado para sistemas lineales invariantes en el
tiempo y una entrada/una salida (SISO).
Limitaciones para tratar no linealidades.
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Se necesitan descripciones más apropiadas para problemas complejos de
control multivariable
2. SISTEMA DE CONTROL MODERNO
La teoría de control moderna se lleva acabo estrictamente en el complejo-s o el dominio de la
frecuencia y puede lidiar con múltiples entradas y múltiples salidas (MIMO) de sistemas. Esto para
diseño sofisticado, como el control de aviones de combate etc... En el diseño moderno, un
sistema representa como un conjunto de primer orden ecuaciones diferenciales. El área de
control moderno tiene muchas áreas que explorar.
Las aplicaciones de control automático son sinónimos de
la tecnología moderna, se encuentran dentro del ámbito de la robótica hasta en un
simple tostador. El control moderno aborda el problema de obtener
el comportamiento deseado de un sistema que trabaja por sí solo.
El control de procesos se basa en los fundamentos de la teoría
de retroalimentación, análisis de sistemas, modelización de sistemas, conversión
de señales, control óptimo, teoría de seguimiento, etc.
Un sistema de control es una interconexión de componentes que forman una
configuración del sistema, la cual proporcionará una respuesta deseada del mismo
sistema.
Debido a la complejidad en aumento de los sistemas de control y al interés de
obtener funcionamientos óptimos, se consideran cada vez un mayor número
de variables del proceso. Así se tienen los sistemas multivariables en relación
con indicadores para mejorar su eficiencia en el desempeño.
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a) TEORIA DE LA RETROALIMENTACIÓN:
La retroalimentación se produce cuando las salidas del sistema o la
influencia de las salidas del sistemas en el contexto, vuelven a ingresar al
sistema como recursos o información.
La retroalimentación permite el control de un sistema y que el mismo tome
medidas de corrección en base a la información retroalimentada.
Feed-forward o alimentación delantera:
Es una forma de control de los sistemas, donde dicho control se realiza a la
entrada del sistema, de tal manera que el mismo no tenga entradas
corruptas o malas, de esta forma al no haber entradas malas en el sistema,
las fallas no serán consecuencia de las entradas sino de los proceso mismos
que componen al sistema.
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b) CONTROL ÓPTIMO:
Cuando se habla de la solución ´optima de un problema, intuitivamente se
piensa en que ´esta es ‘la mejor solución’, es decir ‘insuperable’. De hecho,
´este es el significado que puede encontrarse en el Diccionario de la Real
Academia Española:
´optimo: formas procedentes del superlativo latino óptimas, que significa
‘bueno en grado sumo’, que no puede ser mejor. Por tanto, es incorrecto su
empleo en combinación con muy, más, menos o tan: muy ´optimo, más
´optimo; menos
´optimo, tan ´optimo.
Sin embargo, como muchos otros adjetivos, la palabra ´optimo tiene un alto
grado de subjetividad. Efectivamente, un pésimo control desde el punto de
vista del comportamiento dinámico podría ser ´optimo desde el punto de vista
económico y viceversa. Luego, para calificar la bondad de un control (en
particular para poder decir que es ´optimo) es necesario asociarlo a un
‘índice’ de performance. En términos de control diremos que un control es
´optimo si minimiza un funcional de costo en el que claramente se manifiesta
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un compromiso entre distintas especificaciones y restricciones. A este
funcional lo llamaremos índice de performance y normalmente lo
indicaremos con J. Obviamente, el mismo control evaluado con otro índice
de performance J1 no será óptimo
c) MODELIZACIÓN DE SISTEMAS
“Construcción de modelos donde se realiza el estudio con el fin de obtener
conclusiones aplicables al sistema real”
El uso de modelos, a veces llamado "modelación", es un instrumento muy
común en el estudio de sistemas de toda índole. En nuestras
consideraciones sobre los sistemas de producción pecuaria los modelos son
especialmente importantes porque ellos nos ayudan a comprender el
funcionamiento de los sistemas. El empleo de modelos facilita el estudio de
los sistemas, aun cuando éstos puedan contener muchos componentes y
mostrar numerosas interacciones como puede ocurrir si se trata de conjuntos
bastante complejos y de gran tamaño. El trabajo de modelación constituye
una actividad técnica como cualquiera otra, y dicha labor puede ser sencilla o
compleja según el tipo de problema específico que deba analizarse.
Un modelo es un bosquejo que representa un conjunto real con cierto
grado de precisión y en la forma más completa posible, pero sin pretender
aportar una réplica de lo que existe en la realidad. Los modelos son muy
útiles para describir, explicar o comprender mejor la realidad, cuando es
imposible trabajar directamente en la realidad en sí.
Por ejemplo, si quisiera explicar lo que es un hipopótamo, se le podría
presentar en un dibujo, mejor aún sería una fotografía y todavía mejor, un
modelo en tres dimensiones en una escala determinada. Para ciertos fines
esto sería mucho más fácil que trasladarse al África para ver un hipopótamo
en su ambiente natural.
Ejemplo de esta herramienta en el ÁREA:
BIOLOGÍA
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Los sistemas pecuarios involucran diferentes procesos biológicos, que
podemos identificarlos tanto a nivel celular (ej. secreción de leche en la
glándula mamaria), como en aspectos de manejo de un hato completo de
animales (ej. productividad del hato). Debido a las interacciones entre
componentes del sistema, generalmente es preciso comenzar el estudio
analizando los diversos procesos biológicos por separado, antes de poder
intentar comprender el funcionamiento del todo el sistema en su conjunto.
Por ejemplo, si queremos determinar los factores que afectan el número de
terneros machos que nacen en el año en un hato de carne, se podría indicar
los siguientes factores: número de vacas preñadas, número anual de vacas
que paren una cría viva, y la relación hembra/macho en los terneros nacidos.
Para tratar de explicar por escrito cómo estos factores influyen
conjuntamente en la determinación del número de machos nacidos; se
requeriría redactar un texto bastante largo, complicado de leer y que
fácilmente podría ser mal interpretado. Es por ello que resulta preferible el
desarrollar un modelo cualitativo.
ECONOMÍA
El uso de modelos cuantitativos es sumamente útil para investigar las
relaciones entre diferentes parámetros de producción y el impacto
comparativo de ellos sobre el comportamiento biológico del sistema. Por
ejemplo, se pueden introducir diferentes valores de mortalidad, fertilidad,
crecimiento, carga animal, etc. para determinar las probables consecuencias
de estas modificaciones que se está considerando introducir. Es
perfectamente factible hacer este tipo de simulación con calculadora y lápiz,
sin embargo, hoy en día es preferible utilizar, de manera rápida y exacta, un
programa informático para comparar los efectos de las diversas
combinaciones de parámetros.
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URBANISMO
Son construcciones en escala reducida o simplificada de obras, máquinas o
sistemas de ingeniería para estudiar en ellos su comportamiento y permitir
así perfeccionar los diseños, antes de iniciar la construcción de las obras u
objetos reales. Por ese motivo, a este tipo de modelo se le suele llamar
también modelo reducido o modelo simplificado. Ejemplo las maquetas.
INFORMÁTICA
En informática, Un prototipo de sistema es una "muestra" simple de un
sistema, un producto que puede o no ser "desechable".
La intención es hacer un pantallazo rápido de lo que se pretende y/o quiere
diseñar. Mostrárselo al cliente/usuario y modificar nuevamente el prototipo
hasta que se cumplan con los requisitos dispuestos.
POLÍTICA
La resolución de conflictos es un proceso de cambio en los sistemas
político. Ello se debe a que es éste un proceso que tiene en cuenta, por un
lado, las necesidades individuales y de grupo, como son la necesidad de
identidad y reconocimiento y, por el otro, los cambios institucionales
necesarios para satisfacer dichas necesidades. La razón fundamental de la
resolución de conflicto, y que la distingue de otros procesos de ajuste en el
sistema es el realismo político. El ajuste de las necesidades de individuos y
grupos en las instituciones políticas, sociales y económicas es un requisito
para la estabilidad política y la supervivencia. La utilidad de los modelos para
conocer o predecir está condicionada principalmente por una buena
selección de los factores relevantes para el problema y una adecuada
descripción de sus relaciones funcionales.
d) CONVERSION DE SEÑALES
La información que se obtiene desde el mundo físico debe ser convertida
a una forma adecuada para que pueda ser procesada en una computadora.
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En esta unidad describiremos los conceptos básicos de transformación de la
señal analógica, que representa una magnitud física, en una señal digital. La
figura 1 muestra de manera secuencial, la manera en que las variables
físicas entran en la computadora.. Los bloques 1 y 2 en la figura 1(a)
corresponden al sensor específico usado. Detalles de diseño con sensores
se discuten en detalle en unidades posteriores de este curso La unidad
anterior (amplificadores operacionales) describe las herramientas para
realizar el acondicionamiento de seriales. El proceso de muestreo de señales
analógicas [bloque 3 de la figura l(a)]. Las características de la digitalización
(códigos binarios) se describen en otras referencias [1]. la señal a la salida
de un DAC [figura 1(b), bloque 2) también debe ser acondicionada para
poder reconstruir una señal analógica. En esta unidad presentamos algunos
métodos para realizar este proceso de reconstrucción.
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e) TEORIA DEL SEGUIMIENTO:
También llamado control continuo, mantener el valor el valor de una
variable de salida en un nivel deseado, las variables y los parámetros y
analógicos es similar a la operación de un control de retroalimentación.
Ejemplos: Reacciones químicas, es la posición de una pinza en el
extremo de un brazo de robot.
f) USO DE LOS SISTEMAS DE CONTROL EN LA ACTUALIDAD
H
o
y
e
n
d
í
a
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
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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.
i. NAVEGACION DE UN SINCRONIZADO A UN DISPOSITIVO
ii. ESTRUCTURA DE ROBOT MOVIL
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CONCLUSIONES
Los avances en la teoría y la práctica del control automático aportan los medios
para obtener un desempeño óptimo de los sistemas dinámicos, mejorar la
productividad, aligerar la carga de muchas operaciones manuales repetitivas y
rutinarias, así como de otras actividades, casi todos los ingenieros y científicos
deben tener un buen conocimiento de este campo.
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
Que la automatización está un paso por delante de la mecanización. Mientras que
la mecanización provee operadores humanos con maquinaria para ayudar a
exigencias musculares de trabajo, la automatización reduce considerablemente la
necesidad para exigencias humanas sensoriales y mentales. Los procesos y los
sistemas también pueden ser automatizados.
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BIBLIOGRAFÍA Y REFERENCIAS
http://www.ing.unlp.edu.ar/controlm/electronica/archivos/apuntes/c_optimo.pdf.
http://fisica.udea.edu.co/~labgicm/Instrumentacion/2014_Introduccion_Tipos%20de
%20Control.pdf.
http://www.eii.uva.es/~jossan/scyc/temario/T1.pdf.
Ingeniería de control moderna Ogata 3era edición.
Sistema de control moderno, RICHARD C. DORF Décima Edición.