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Desarrollo de prototipos de laboratorio en el Centro de Servicios Experimentales del DCA. RUBEN GARRIDO CINVESTAV Departamento de Control Automático.

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1 Desarrollo de prototipos de laboratorio en el Centro de Servicios Experimentales del DCA. RUBEN GARRIDO CINVESTAV Departamento de Control Automático

2 Plan de la Exposición n ¿Para qué sirven los prototipos de laboratorio? n Simulaciones numéricas VS Esperimentos en tiempo real n Soluciones llave en mano VS soluciones a la medida. n Naturaleza de los prototipos. n Plataforma de programación. n Caso de estudio: Sistemas Electromecánicos.

3 ¿Para qué sirven los prototipos de laboratorio en Control Automático? Sirven para: n Probar algoritmos de control e identificación en condiciones reales. n Complementar los resultados obtenidos en simulaciones numéricas. n Ilustrar algunos de los aspectos relevantes del Control Automático.

4 Permiten: n Evaluar rápidamente una ley de control. n Obtener información sobre un modelo. n Optimizar las ganancias de un controlador antes de su puesta a punto en tiempo real. SIMULACIONES NUMERICAS

5 Observaciones: n Si el modelo de la planta modelada o bajo control no es realista, las conclusiones obtenidas pueden ser erróneas. n Generalmente no se ejecutan en tiempo real. n Deben realizarse mediante algoritmos numéricos adecuados. n Unico recurso cuando los sistemas o plantas simulados no están disponibles o no existen. SIMULACIONES NUMERICAS

6 Condiciones de la experimentación: n Dinámicas no modeladas: Dinámicas de actuadores y circuitos de medición, retardos en el tiempo de cálculo, discretización espacial y temporal. n Ruido de medición: Muchos captores presentan variaciones importantes en la salida que producen. n No todas las variables se pueden medir: Uso de filtros y observadores. EXPERIMENTOS EN TIEMPO REAL

7 Condiciones de la experimentación: n Potencia de cálculo limitada. n Potencia de actuación limitada. Controladores discretizados cuando se ejecutan en procesadores digitales: frequencia de muestreo. n Perturbaciones: Cambios de iluminación y temperatura del medio ambiente, radiación electromagnética. n Incertidumbre o desconocimiento de los parámetros de los modelos asociados a los prototipos. Incertidumbres estructurales. EXPERIMENTOS EN TIEMPO REAL

8 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.

9 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.

10 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.

11 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).

12 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.

13 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.

14 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.

15 Elección del tipo de Prototipo. Prototipos para: Enseñanza. Investigación.

16 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.

17 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.

18 Naturaleza de los prototipos Algunos ejemplos: Sistemas electromecánicos. Sistemas térmicos. Sistemas hidráulicos. Sistemas químicos y biotecnológicos. Combinaciones de los anteriores.

19 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.

20 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.

21 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.

22 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.

23 Elección de la plataforma de programación Los dos componentes principales: Soporte material (Hardware) Soporte de programación (Software) Aspecto importante: Obsolecencia.

24 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)

25 Soporte de programación Algunas opciones: Programación en lenguajes de alto nivel estándares: C, C++, Visual Basic. MatLab (RTI Toolbox) MatLab (Wincon) Labview

26 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.

27 Esquema básico de un servomecanismo Retroalimentación Carga mecánica Alimentación CD Controlador Amplificador de potencia Motor de CD Sensor de posición Señal de control Mecanismo de transmisión Posición deseada

28 Esquema para un servomecanismo de corriente directa sin la electrónica de potencia

29 Subsistema eléctrico Subsistema mecánico Relación Par-Corriente Fuerza Contraelectromotriz Modelo Lineal basado en ecuaciones diferenciales

30 Modelo Lineal basado en función de transferencia. Modelo de tercer orden Modelo de segundo orden

31 Recursos materiales Motor 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.

32 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.

33 Recursos materiales Decodificador de posición óptico:

34 Recursos materiales Decodificador de posición óptico: Principio de funcionamiento

35 Recursos materiales Amplificador 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.

36 Configuración tipo H utilizada en amplificadores conmutados Ejemplo de amplificador de potencia conmutado Recursos materiales Amplificador de potencia integrado

37 Recursos materiales Aislamiento 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.

38 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.

39 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.

40 PC Wincon Client ServoToGo DA CSE Motor de CD ISO 124 Decodificador óptico PI Circuito para decodificador óptico Arquitectura de la plataforma de experimentación para el control en posición

41 TCP/IP Medición de posición Señal de control Computadora Cliente Computadora Servidor Arquitectura de la plataforma de experimentación para el control en posición

42 ISO 124 AMP D/A Motor Decodificador óptico Computadora Cliente. Algoritmo de control Circuito para decodificador óptico Ejemplo de aplicación: Control Proporcional Derivativo

43 Control Proporcional Derivativo Servomecanismo

44 Control en lazo cerrado de un sistema de segundo orden en simulación: Control Proporcional Derivativo.

45 Control Proporcional Derivativo: Diagrama Simulink de simulación numérica.

46 Respuesta amortiguada: Control Proporcional Derivativo: Resultados de simulación.

47 Control Proporcional Derivativo: Diagrama Simulink de control en tiempo real. Conexión al prototipo Estimador de la velocidad

48 Control Proporcional Derivativo: Resultados Experimentales. Respuesta subamortiguada Respuesta críticamente amortiguada

49 GRACIAS


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