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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

2

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!

4

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

16

iii.

iv.

v.

vi.

vii.

viii.

ix.

x. ROBOT DE TIPOS STAFF

17

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.