Desarrollo de prototipos de laboratorio en el Centro de Servicios Experimentales del DCA. RUBEN...
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Desarrollo de prototipos de laboratorio en el Centro de Servicios Experimentales del DCA.
RUBEN GARRIDO
CINVESTAVDepartamento de Control Automático
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Plan de la Exposición ¿Para qué sirven los prototipos de
laboratorio? Simulaciones numéricas VS
Esperimentos en tiempo real Soluciones llave en mano VS soluciones
a la medida. Naturaleza de los prototipos. Plataforma de programación. Caso de estudio: Sistemas
Electromecánicos.
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¿Para qué sirven los prototipos de laboratorio en
Control Automático?Sirven para: Probar algoritmos de control e
identificación en condiciones reales.
Complementar los resultados obtenidos en simulaciones numéricas.
Ilustrar algunos de los aspectos relevantes del Control Automático.
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Permiten: Evaluar rápidamente una ley de
control. Obtener información sobre un
modelo. Optimizar las ganancias de un
controlador antes de su puesta a punto en tiempo real.
SIMULACIONES NUMERICAS
0 1000 2000 3000 4000 5000 60000
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
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Observaciones: Si el modelo de la planta modelada o bajo
control no es realista, las conclusiones obtenidas pueden ser erróneas.
Generalmente no se ejecutan en tiempo real. Deben realizarse mediante algoritmos
numéricos adecuados. Unico recurso cuando los sistemas o plantas
simulados no están disponibles o no existen.
SIMULACIONES NUMERICAS
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Condiciones de la experimentación: Dinámicas no modeladas: Dinámicas de actuadores y circuitos de
medición, retardos en el tiempo de cálculo, discretización espacial y temporal.
Ruido de medición: Muchos captores presentan variaciones importantes en la salida que producen.
No todas las variables se pueden medir: Uso de filtros y observadores.
EXPERIMENTOS EN TIEMPO REAL
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Condiciones de la experimentación: Potencia de cálculo limitada. Potencia de actuación limitada. Controladores
discretizados cuando se ejecutan en procesadores digitales: frequencia de muestreo.
Perturbaciones: Cambios de iluminación y temperatura del medio ambiente, radiación electromagnética.
Incertidumbre o desconocimiento de los parámetros de los modelos asociados a los prototipos. Incertidumbres estructurales.
EXPERIMENTOS EN TIEMPO REAL
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Soluciones llave en mano VS
Soluciones a la medida.
Soluciones llave en mano: El prototipo es comprado.
Soluciones a la medida: El prototipo es construido en todas sus partes o mediante la integración de componentes.
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Soluciones llave en mano.
Características de los prototipos
• Alto costo, generalmente son importados.
• En algunos casos pueden utilizarse inmediatamente con muy poco esfuerzo del usuario.
• Algunas veces el fabricante también vende la plataforma de programación.
• Otras veces el usuario debe proveer la plataforma de programación.
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Soluciones llave en mano.
Características de los prototipos
• No siempre son de fabricación robusta.
• Pueden tener limitaciones funcionales. No se pueden modificar fácilmente.
• Pueden estar orientados a un fin específico.
• Su documentación puede estar incompleta o solo cubre el funcionamiento básico.
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Soluciones llave en mano.
Características de los prototipos
• Su documentación puede ofrecer modelos con parámetros previamente identificados.
• En caso de descompostura puede ser necesario su envío al proveedor (generalmente en el extranjero).
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Soluciones a la medida.
Características de los prototipos
• Costo de acuerdo a las necesidades y presupuesto.
• Necesitan de un tiempo de desarrollo que dependerá de la experiencia de los diseñadores: know how.
• El usuario debe proveer la plataforma de programación. También se puede optar por la compra de esta plataforma.
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Características de los prototipos
• La fabricación puede hacerse según las especificaciones del usuario.
• Se pueden modificar fácilmente. Son abiertos.
• Pueden ser multifuncionales.
• La documentación puede ser elaborada por el usuario.
Soluciones a la medida.
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Características de los prototipos
• Se deben obtener sus modelos y posteriormente identificar sus parámetros.
• En caso de descompostura pueden ser reparados generalmente sin muchos problemas.
• Su construcción necesita de la compra de componentes que muchas veces son de importación y no siempre son baratos.
Soluciones a la medida.
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Elección del tipo de Prototipo.
Prototipos para:
•Enseñanza.
•Investigación.
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Prototipos para enseñanza.
Características:
• No muy complejos.
• Modelos matemáticos simples.
• Bajo a mediano costo: Disponibilidad de varios prototipos iguales.
• Mantenimiento bajo.
• Robustos (a prueba de estudiantes y profesores)
• No deben representar peligro para el usuario.
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Prototipos para investigación.
Características:
• Elección dependiente del tema de investigación.
• Modelos matemáticos simples o muy complicados.
• No siempre son baratos.
• Deben ser robustos. Fragilidad: Realización del trabajo de investigación comprometida.
• Idealmente deben ser abiertos: Todas las posibilidades de conexión,experimentación y programación disponibles.
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Naturaleza de los prototipos
Algunos ejemplos:
• Sistemas electromecánicos.
• Sistemas térmicos.
• Sistemas hidráulicos.
• Sistemas químicos y biotecnológicos.
• Combinaciones de los anteriores.
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Sistemas electromecánicos• Modelos matemáticos relativamente sencillos.
• Tiempo de respuesta rápido.
• Mantenimiento bajo.
• No siempre necesitan de condiciones especiales de laboratorio: Ventilación, temperatura, iluminación.
• Evaluación visual de su funcionamiento: Atractivos para la enseñanza.
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Sistemas térmicos• Modelos matemáticos relativamente sencillos (retardos de tiempo).
• Tiempos de respuesta largos.
• Mantenimiento bajo, casi siempre sin partes en movimiento.
• Pueden ser afectados por la temperatura.
• Su funcionamiento no se puede evaluar visualmente: no muy atractivos para la enseñanza.
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Sistemas hidráulicos• Modelos matemáticos relativamente sencillos a complicados.
• Tiempo de respuesta mediano o largo.
• Mantenimiento alto: Recambio de fluidos, Contaminación, fugas.
• Pueden ser peligrosos si los fluidos son flamables: Líquido de cilindros hidráulicos.
• Pueden ser afectados por la temperatura.
• Su funcionamiento se puede evaluar visualmente.
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Sistemas químicos y biotecnológicos
• Modelos matemáticos relativamente sencillos pero dinámica real complicada.
• Tiempo de respuesta mediano a muy largo.
• Costo de mantenimiento alto: Consumibles, contaminación de cepas, posibilidad de explosión.
• Necesitan de condiciones de laboratorio especiales: Seguridad, ventilación.
• Generalmente su funcionamiento no se puede evaluar visualmente.
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Elección de la plataforma de programación
Los dos componentes principales:
•Soporte material (Hardware)
•Soporte de programación (Software)
Aspecto importante:
•Obsolecencia.
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Soporte material
Existen varias posibilidades:
• Computadoras personales dotadas de tarjetas de adquisición de datos.
• Procesadores digitales de señal (Digital Signal Processors)
• Microprocesadores y microcontroladores.
• Arreglos de compuertas programables (Field Programmable Gate Arrays)
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Soporte de programación
Algunas opciones:
• Programación en lenguajes de alto nivel estándares: C, C++, Visual Basic.
• MatLab (RTI Toolbox)
• MatLab (Wincon)
• Labview
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Caso de estudio: Servomecanismo de Corriente Directa
Consideraciones generales.
• Modelo matemático.
• Elección de los recursos materiales requeridos y Fabricación.
• Ambiente de programación.
• Integración de componentes comprados, y fabricados en el CSE.
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Esquema básico de un servomecanismo
Retroalimentación
Carga mecánica
Alimentación CD
Controlador
Amplificador de potencia
Motor de CD
Sensor deposición
Señal de control
Mecanismo de transmisión
Posición deseada
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aR
aL
+ aV
-
M
eT
LT
mJ
mB
ai
+ bV
- -
Esquema para un servomecanismo de corriente directa sin la electrónica de potencia
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aba
aaa VVdt
diLiR
eLmm TTdt
dB
dt
dJ
2
2
ae KiT
b b
dV K
dt
Subsistema eléctrico
Subsistema mecánico
Relación Par-Corriente
Fuerza Contraelectromotriz
Modelo Lineal basado en ecuaciones diferenciales
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Modelo Lineal basado en función de transferencia.
)()(
)(2 KKBRsJRsBLsJLs
K
sV
s
bmamamamaa
Modelo de tercer orden
Modelo de segundo orden
ass
b
JR
KKBRss
JR
K
sV
s
ma
bma
ma
a
)(
)(
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Recursos materialesMotor de Corriente directa de
escobillas:
• Costo moderado.
• Modelo matemático lineal.
• Electrónica de potencia no complicada.
• Captores para la medición de posición y velocidades angulares disponibles.
• Se debe considerar el montaje del captor de posición y de una inercia.
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Recursos materiales
Decodificador de posición óptico:
• Costo moderado.
• Señal de salida digital intrínseca e incremental.
• Es la tecnología más empleada en la industria.
• Prácticamente sin desgaste.
• Requiere de circuitos especiales para su interconexión con un procesador digital.
![Page 33: Desarrollo de prototipos de laboratorio en el Centro de Servicios Experimentales del DCA. RUBEN GARRIDO CINVESTAV Departamento de Control Automático.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062616/54b5555e49795948098b6b68/html5/thumbnails/33.jpg)
Recursos materialesDecodificador de posición óptico:
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Recursos materialesDecodificador de posición óptico:
Principio de funcionamiento
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Recursos materialesAmplificador de Potencia:
• Costo moderado.
• Funcionamiento por modulación de ancho de pulso: Alta eficiencia. Ampliamente usado en la industria.
• Señal de entrada de ± 10V.
• Configurable en modo voltaje o modo corriente.
• Se deben considerar la fuente de alimentación, la conectividad necesaria y una envolvente metálica.
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Configuración tipo H utilizada en amplificadores conmutados
Ejemplo de amplificador de potencia conmutado
Recursos materiales
Amplificador de potencia integrado
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Recursos materialesAislamiento galvánico:
• Diseñado y fabricado en el CSE.
• Permite conectar el amplificador de potencia al sistema de control.
• Es una barrera que evita que los voltajes y corrientes en la parte de potencia afecten al sistema de control.
• Puede amplificar la señal de control.
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Plataforma de programación.Soporte Material:
• 2 Computadoras personales de 600 Mhz enlazadas vía TCP-IP:
•Computadora Servidor (Programación, Visualización),
•Computadora Cliente: Aloja la tarjeta de adquisición de datos.
• Tarjeta de adquisición de datos SERVOTOGO: Convertidores A/D y D/A de 12 bits, Circuitos de entrada para decodificadores ópticos, canales digitales E/S, bus ISA.
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Plataforma de programación.Soporte de programación.
• MatLab/Simulink 5.2 y Wincon (Quanser): Programación Gráfica.
• Windows 95.
• Lenguaje C.
• Librerías de la tarjeta de adquisición de datos para Wincon: desarrolladas en el CSE.
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PC
Wincon Client
ServoToGo
DA CSE Motor de CDISO 124
Decodificadoróptico
ki
( )refi
PI
i
Circuito para decodificador óptico
u
:posición angular realy
:posición angular (tren de pulsos)y
Arquitectura de la plataforma de experimentación
para el control en posición
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TCP/IP
Medición de posiciónSeñal
de control
Computadora Cliente
Computadora Servidor
Arquitectura de la plataforma de experimentación
para el control en posición
![Page 42: Desarrollo de prototipos de laboratorio en el Centro de Servicios Experimentales del DCA. RUBEN GARRIDO CINVESTAV Departamento de Control Automático.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062616/54b5555e49795948098b6b68/html5/thumbnails/42.jpg)
ISO 124
AMPD/A MotorDecodificador
óptico
Computadora Cliente.
Algoritmo de control
yu
Circuito para decodificador óptico
b
s apKr ye u
1
s
dK
y
Ejemplo de aplicación: Control Proporcional Derivativo
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Control Proporcional Derivativo
b
s apKr ye u
1
s
dK
y
:Señaldecontrolu
:errore:Ganancia ProporcionalpK
:Ganancia DerivativadK
Servomecanismo
:Posición deseadar
:Posición mediday
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Control en lazo cerrado de un sistema de segundo orden en simulación: Control Proporcional Derivativo.
2
( )( )
( )p
d p
K bY sF s
R s s as K bs K b
: amortiguamiento.da K b : Rigidez.pK b
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Control Proporcional Derivativo: Diagrama Simulink de simulación numérica.
![Page 46: Desarrollo de prototipos de laboratorio en el Centro de Servicios Experimentales del DCA. RUBEN GARRIDO CINVESTAV Departamento de Control Automático.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062616/54b5555e49795948098b6b68/html5/thumbnails/46.jpg)
Respuesta amortiguada:
ω 4 1n
1.3333 0.6542p dK K 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
Tiempo ms
Sal
ida
Control Proporcional Derivativo: Resultados de simulación.
![Page 47: Desarrollo de prototipos de laboratorio en el Centro de Servicios Experimentales del DCA. RUBEN GARRIDO CINVESTAV Departamento de Control Automático.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062616/54b5555e49795948098b6b68/html5/thumbnails/47.jpg)
Control Proporcional Derivativo: Diagrama Simulink de control en tiempo real.
Conexión al prototipo
Estimador de la velocidad
![Page 48: Desarrollo de prototipos de laboratorio en el Centro de Servicios Experimentales del DCA. RUBEN GARRIDO CINVESTAV Departamento de Control Automático.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062616/54b5555e49795948098b6b68/html5/thumbnails/48.jpg)
Control Proporcional Derivativo: Resultados Experimentales.
Respuesta subamortiguada
Respuesta críticamente amortiguada
![Page 49: Desarrollo de prototipos de laboratorio en el Centro de Servicios Experimentales del DCA. RUBEN GARRIDO CINVESTAV Departamento de Control Automático.](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062616/54b5555e49795948098b6b68/html5/thumbnails/49.jpg)
GRACIAS