Análisis Básico de sistemas de Control y Ecuaciones
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Análisis Básico de sistemas de Control – Ecuaciones de Espacio
- EstadoIng. Miguel Angel Niño Zambrano
Generalidades
Definiciones y Conceptos de Control
Generalidades
• Ej. Vehículos Espaciales, Sistemas de Guía, Sistemas piloto automático, etc.
• James Watt – Regulador Centrifujo.
• Minorsky, Hazen y Nyquist.
• Teoría de Control Clásica (Univariables) vs. Teoría de Control Moderna (Multivariables – Estados en el Tiempo).
• Control Optimo, Adaptación y Aprendizaje
Glosario• Variable Controlada (Salida del Sistema)• Variable Manipulada (Entrada del Sistema).• Control (valor medio vs. Valor deseado).• Plantas (Objeto físico a controlarse)• Procesos (Operación a controlar)• Sistemas• Perturbaciones (afecta la salida del sistema)• Control Retroalimentado (Operación ->
perturbaciones -> Reducir Salida vs Entrada de Referencia)
Glosario• Sistemas de Control retroalimentado (Mantener
relación entre Salida vs. Entrada de Referencia)• Servosistemas o Servomecanismos (SCR -
>Salida = Control Mecánico (velocidad o aceleración)).
• Sistemas de Regulación Automática (SCR ->Entrada Ref. o Salida son Constantes – Mantener la salida en el valor deseado).
• Sistemas de Control de Procesos (SRA – Salida (Temperatura, Presión, flujo. Ph, etc.) vs. Cronograma establecido)
Glosario• Sistemas de Control de Lazo Cerrado (SCR).
Variaciones no previsibles.• Sistema de Control de Lazo Abierto (Salida no
tiene efecto en el control Ej. Lavadora *- Calibración). Sistemas en los que se conoce bien las entradas y salidas sin perturbaciones.
• SCLA vs. SCLC (Componentes imprecisos, Estabilidad, Costo = f(Potencia)).
• Sistemas de Control Adaptables (Ajustes en el controlador, Características dinámicas).
• Sistemas de Control de Aprendizaje.
Clasificación de los Sistemas de Control
• S.C. Lineales vs. No Lineales.• S.C. Invariantes en el Tiempo (Parámetros
constantes) vs. Variable en el Tiempo (Ej. Aceleración Vehículo espacial).
• S.C. Tiempo Continuo vs. Tiempo Discreto.• S.C. Una Entrada una Salida vs. Múltiples
Entradas y Múltiples Salidas.• S.C. Parámetros Concentrados vs. Distribuidos.• S.C. Determinísticos vs. Estocásticos
Ejemplos: Sistema de Control de Velocidad
Ejemplos: Sistema de Control de Robot
Ejemplo: Control del Brazo del Robot
Ejemplo: Sistema de Control de la Fuerza de Agarre de la mano de un Robot
Ejemplo: Control Numérico de una máquina
Ejemplo: Sistema de Control de Temperatura de Un Horno
Ejemplo: Sistema de Control de Temperatura de un Auto
Otros Ejemplos
• Sistemas de Control de Tráfico
• Sistemas Biológicos (Ecuaciones de Volterra ampliadas)
• Sistemas de Control de Inventario
• Sistemas Empresariales
Elementos Básicos del Diseño de Sistemas de Control
• Requisitos Generales de los Sistemas de Control– Todo Sistema de Control debe ser Estable. (absoluta
vs. Relativa), velocidad de respuesta, reducir errores razonablemente.
• Teoría de Control Moderna (TCM) vs. Teoría del Control Clásico (TCC).– La TCC utiliza extensamente la función de
transferencia. Realiza el análisis en el dominio de s y/o el dominio de la frecuencia.
– LA TCM se basa en el concepto de Espacio de Estado, utiliza extensamente el análisis vectorial - Matricial
Elementos Básicos del Diseño de Sistemas de Control
– La TCC Brinda buenos resultados para sistemas de control de una entrada y una salida, siendo inútil para sistemas de múltiples entradas y salidas.
– LA TCM es buena para sistemas con Múltiples entradas y m múltiples salidas.
– La TCC utiliza los métodos de control convencional (PID, Lugar de Raíces, Respuestas de Frecuencia), están basados más en la comprensión física que matemática.
– La TCM utiliza más métodos (Espacio de Estados) con fuerte análisis matemático, siendo más difíciles de entender que el clásico
Elementos Básicos del Diseño de Sistemas de Control
• Modelado Matemático– Componentes de un SC (Electromecánicos,
hidráulicos, neumáticos, electrónicos, etc.), los cuales se reemplazan con modelos matemáticos.
– No deben ser muy complicados ni muy simples, representando los elementos esenciales de tal forma que sus predicciones sean bastante precisas.
– Se deben tener en cuenta los isomorfismos.– En Ingeniería del Control se usan ecuaciones
diferenciales parciales invariantes en el tiempo, funciones de transferencia y ecuaciones de estado para modelos matemáticos de sistemas lineales invariantes en el tiempo.
– Las relaciones entradas- salida no lineales se linealizan en la vecindad de los puntos de operación.
Elementos Básicos del Diseño de Sistemas de Control
• Análisis y Diseño de sistemas de Control.– Análisis: La investigación bajo condiciones
específicas del comportamiento de un sistema, cuyo modelo matemático se conoce.
– Análisis de respuesta transitoria: La determinación de respuesta de una planta a señales y perturbaciones de entrada.
– Análisis de Respuesta en Estado Estacionario: La determinación de la respuesta tras la desaparición de la respuesta transitoria.
– Diseño: Hallar un sistema que cumpla la tarea dada.– Síntesis: Encontrar, mediante un procedimiento
directo, un sistema de control que se comporte de un modo específico.
Elementos Básicos del Diseño de Sistemas de Control
• Método básico de diseño de Control.– Es necesaria la utilización de procedimientos de
tanteo, por las diversas perturbaciones en los sistemas los cuales incluyen no linealidades
– Índice de Comportamiento: Es una medida cuantitativa del comportamiento, que indica la desviación respecto al comportamiento ideal. Se determina por los objetivos del S.C. Ej. Integral de error a minimizar.
– Ley de Control: La especificación de la señal de control durante el intervalo de tiempo de tiempo operativo. Se busca determinar la ley de control óptimo.
Elementos Básicos del Diseño de Sistemas de Control
• Pasos de Diseño– Dada una planta industrial, primeramente se deben
elegir sensores y actuadores a apropiados.– Construir Modelos Matemáticos apropiados de la
planta.– Diseñar un controlador de tal modo que el sistema de
lazo cerrado satisfaga las especificaciones dadas.– El controlador es una solución a la versión matemática
del problema de diseño.– Simular el modelo en una computadora para verificar el
comportamiento del sistema, en respuesta a diversas señales y perturbaciones.
– Con los resultados de simulación se debe rediseñar el sistema y completar el análisis correspondiente.
– Construir un prototipo del sistema físico.– Probar el Prototipo hasta cumplir con los requisitos.
Modelado Matemático
Representación de Sistemas Dinámicos en Espacio de Estados
Modelos
• Mentales• Lingüísticos• Gráficos• Matemáticos• Software
Construcción de los Modelos Matemáticos
Modelos Matemáticos
Conceptos Matemáticos Preliminares
• Propiedades de la Transformada de Laplace.– Método Operacional para resolver ecuaciones
diferenciales lineales (EDL).– La EDL se transforma en una operación algebraica
en función de una variable compleja s, se resuelve la f(s) y luego se aplica la transformada inversa de Lapalace.
– Laplace se puede utilizar en técnicas de análisis gráfico para predecir el funcionamiento del sistema sin resolver las EDL.
– Resolviendo las EDL se obtienen componentes de estado transitorio y estacionario en la solución simultáneamente.
Conceptos Matemáticos Preliminares
• Variables Complejas y Función Compleja.
Conjugado Complejo )(
F(s) de Angulo )/(tan
F(s) de Magnitud )(
realesson F,F :dónde )(
1
22
yx
yx
xy
yx
yx
sFFsF
FF
FFsF
FFsF
js
Conceptos Matemáticos Preliminares
• Teorema de Euler
)(2
14) )(
2
1)3
de Conjugado Complejo y
:
...!4!3!2
1
:
...!7!5!3
)2 ...!6!4!2
1)1
432
753642
jjjj
jjjj
x
eej
SeneeCos
eeejSenCosejSenCos
entonces
xxxxe
como
SenCos
Conceptos Matemáticos Preliminares
• Transformada de Laplace
)0( *)(2
1)()(
:Inversa daTransforma
*)()()(
f(t) de Laplace de daTransforma )(
:Laplace de integral lapor sformarse tran
debe precede que cantidad la que indica que Símbolo
compleja variable
0 tpara 0 f(t) que tal t,de tiempodefunción )(
j-c
1
0
0
tdsesF j
tfsFL
dtetfsFtfL
sF
dte
L
s
tf
jc st
st
st
Conceptos Matemáticos Preliminares
• Aplicar Laplace a las funciones: (Ejemplo)
s
AsF
dteAdteAesFAeL
Aef(t) f(t)
ststtt
t
)(
*)(
: tenemosLaplace de daTransforma la Aplicando
0. tpara ; 0 tpara ;0
:lexponenciafunción la Sea
0
)(
0
Función de Transferencia• Permite caracterizar las relaciones entre la entrada y la salida
de componentes o de sistemas que pueden describirse por ecuaciones diferenciales lineales, invariantes en el tiempo.
• Def.:La función de transferencia de un sistema de ecuaciones diferenciales lineales invariante en el tiempo, se define como la relación entre la transformada de Laplace de salida (función respuesta) y la transformada de Laplace de Entrada (función excitación), bajo la suposición que todas las condiciones iniciales son cero.
)( para
...
...
: tiempoelen invariante lineal sistema el Sea
110
110
mn
xbxbxbxb
yayayaya
mm
nn
Función de Transferencia
nnnn
mmmm
ceroInicialesCondicioes
asasasa
bsbsbsb
sX
sY
EntradaL
SalidaL G(s)
11
00
11
00
...
...
)(
)(
ciaTransferen deFunción
• Utilizando este concepto de función de transferencia, se puede representar la dinámica de un sistema por ecuaciones algebraicas en s. Si la potencia más alta de s en el denominador de la función de transferencia es igual a n, se dice que el sistema es de orden n.
• El concepto de función de transferencia esta limitado a sistemas de ecuaciones diferenciales lineales invariantes en el tiempo.
• La FT es un método operacional apara expresar la ecuación diferencial que relaciona la variable de salida con la variable de entrada.
• La FT es una propiedad de un sistema en sí, independiente de la magnitud y naturaleza de la entrada o función impulsora.
Función de Transferencia• La FT incluye las unidades necesarias para
relacionar la entrada con la salida: no obstante, no brinda ninguna información con respecto a la estructura física del sistema.
• Si se conoce la FT de un sistema, se puede estudiar la salida o respuesta para diversas formas de entradas con el objetivo de lograr una comprensión de la naturaleza del sistema.
• Si se Conoce la FT de un sistema, se puede establecer experimentalmente introduciendo entradas conocidas y estudiando la respuesta o salida del sistema, brindando la descripción de las características dinámicas del sistema.
Sistema de Representación de un Sistema de Control
• Diagrama de bloques:
G(s)
Bloque Funcional Punto de Suma
+-
G(s)+-
R(s) E(s) C(s)
B(s)
G(s)+-
R(s) E(s) C(s)
H(s)
Diagrama de Bloques de un Sistema de Lazo Cerrado
Señales
x y=G(s)*x
Punto de Bifurcación
Funciones de Transferencia del Ejemplo anterior
)(*)()(
)(sHsG
sE
sBFunción de Transferencia
De Lazo Abierto:
)()(
)(sG
sE
sCFunción de Transferencia
Directa:
)(*)(1
)(
)(
)(
sHsG
sG
sR
sC
Función de Transferencia
De Lazo Cerrado:
Función de TransferenciaDe Lazo Cerrado con AmplificaciónDe la Señal de Entrada K: )(*)(*1
)(
)(
)(
sHsGK
sG
sR
sC
Representación de un SLC sometido a perturbación
• Se pueden considerar las respuestas de las entradas por separado y luego sumarlas.
B(s)
G1(s)+-
R(s) E(s) C(s)
H(s)
++
N(s)
G2(s)
Perturbación
Representación de un SLC sometido a perturbación
)]()(*)([)(*)(*)(1
)(
)()()(
)(*)(*)(1
)(*)(
)(
)(
)(*)(*)(1
)(
)(
)(
121
2
21
21
21
2
sNsRsGsHsGsG
sG
sCsCsC
sHsGsG
sGsG
sR
sC
sHsGsG
sG
sN
sC
NR
R
N
Procedimientos para trazar un Diagrama de Bloques
1. Escribir las ecuaciones que describen el comportamiento dinámico de cada componente.
2. Tomar las transformadas de Lapace de éstas ecuaciones, suponiendo condiciones iniciales cero. Cada transformada se representa individualmente en forma de Bloque.
3. Se integran los elementos en un Diagrama de Bloques completo.
Conversión de Diagramas de BloquesSuma de Señales:
Conexión en Cascada:
=
Conexión en Paralelo:
Conversión de Diagramas de BloquesRetroalimentación:
=
Traslado del Sumador:
Traslado del Punto de Salida:
Ejemplo 1: DB de Circuito
Cs
sIsE
R
sEsEsI
C
idte
R
eei
i
i
)()(;
)()()(
;
00
00
R
iei e0
Laplace:
C
-
+
Ejemplo 1: DB Circuito
1/R+-
Ei(s) E(s) I(s)
E0(s)
(1)
1/CsI(s) E0(s)
(2)
1/R+-
Ei(s) E(s) I(s)
E0(s)
(3)
1/Cs E0(s)
Método del Espacio de Estados
• Teoría de Control Moderna (1960) Concepto de Estado.• Teoría de Control Moderna vs. Teoría de Control
Clásica.– Multivariable vs. Una entrada una Salida– Dominio en el tiempo vs. Dominio en Frecuencia Complejas.
• Estado: Es el conjunto más pequeño de variables (de Estado) tales que el conocimiento de esas variables en t=t0, conjuntamente con el conocimiento de la entrada para t >= t0, determinan completamente el comportamiento del sistema en cualquier tiempo t >= t0.
• Variables de Estado: Son las variables que constituyen el conjunto más pequeño de variables que determinan el estado de un sistema dinámico.
Método del Espacio de Estados• Vector de Estado: Si se requieren n variables para
describir el comportamiento de un sistema dado, se puede considerar a esas n variables como elementos de un vector X. Determinando el estado del sistema dado una entrada U(t) t>=0.
• Espacio de Estado: Espacio n-dimensional cuyos ejes coordenados, consiste en el eje X1, X2, … Xn,.
• Ecuaciones de Espacio de Estado: Se manejan tres tipos de variables (Entrada, Salida, Estado)
SISO
MIMO
Método del Espacio de Estados• Las ecuaciones empleadas son de primer orden, que
operan sobre vectores de estado:
u es un vector que contiene cada una de las p entradas al sistema, y es un vector que contiene cada una de las q salidas del sistema,x es un vector que contiene cada una de las n variables de estado del sistema, es decir:
Método del Espacio de Estados• Estudiaremos sistemas dinámicos lineales
invariantes en el tiempo, de múltiples entradas y múltiples salidas. Si el sistema es continuo, su modelo corresponderá a las ecuaciones Matriciales:
Las Matrices deben serde tamaño adecuado:
A = Matriz de EstadoB = Matriz de EntradaC = Matriz de SalidaD = Matriz de Transmisión Directa
Ecuación de Estado
Ecuación de Salida
Método del Espacio de Estados
Función de TransferenciaDe un Integrador
Ejemplo 1: Sistema Eléctrico – Circuito RLC
Aplicando la Leyes de Kirchhoff:
Ejemplo 1: Sistema Eléctrico – Circuito RLC
Organizando las ecuaciones:
En forma matricial:
Ejemplo 1: Sistema Eléctrico – Circuito RLC
Se desea estudiar el comportamiento de Vr(t) e IL(t), sabiendo que Vr(t) = IL*R:
La representación variable estado del circuito RLC:
Las matrices son:
Ejemplo 2:Motor Eléctrico Controlado por campo
Motor de corriente continua controlado por campo, con corriente de armadura Constante. Mueve una carga J, Coeficiente de fricción viscosa B con velocidadangular w(t).
La ecuación es:
Ejemplo 2:Motor Eléctrico Controlado por campo
Las Ecuaciones son:
Matricialmente:
Ejemplo 2:Motor Eléctrico Controlado por campo
Representación 1 Espacio Estado: Salida w(t)
Representación 1 Espacio Estado: Variables de estado T(t) y W(t)
Representación Espacio Estado a Partir de Ecuaciones Diferenciales – Salida sin derivadas
Método sencillo para sistemas SISO:
El sistema queda unívocamente determinado si se conocen las condicionesIniciales, así:
Representación Espacio Estado a Partir de Ecuaciones Diferenciales – Salida sin derivadas
Así, puede escribirse la ED como:
Matricialmente:
Representación Espacio Estado a Partir de Ecuaciones Diferenciales – Salida con derivadas
• Colocar método aquí
Relación entre Funciones de Transferencia y Variables de estado
• Sistemas SISO la función de transferencia es:
DBAsICsG 1)()(
Donde A, B, C y D son matrices de:
I es la matriz idéntica correspondiente
Ejemplo: Se tiene de un Sistema Mecánico las siguientes matrices:
0 01 10
10
DC
mB
m
b
m
kA
Relación entre Funciones de Transferencia y Variables de estado
ksbmssG
solviendo
mm
bs
m
ks
sG
mm
b
m
ks
ssG
2
1
1
1)(
:Re
10
*1
*01)(
010
*10
0
0*01)(
Controlabilidad
• Se dice que el estado Xi es controlable en t0 cuando es posible transformar el estado inicial Xi(t0) en el estado deseado Xi(tf) en un tiempo finito, por medio de la selección apropiada de las entradas t en el intervalo [t0,tf].
• Si todos los estados del sistema son controlables en t0, se dice que el sistema es “completamente controlable” en t0.
Observabilidad
• Se dice que el estado Xi es observable en t0 cuando conocido el valor del estado Xi en el tiempo tf, la salida del sistema en el tiempo tf, y conocidas las entradas en el intervalo de tiempo [t0, tf], se puede establecer en forma única cuál era el valor del estado Xi en el tiempo t0.
• Si todos los estados del sistema son observables en t0, se dice que el sistema es “completamente observable” en t0.
Técnicas para determinar la Controlabilidad y la Observabilidad
La Controlabilidad de un sistema depende de las matrices A y B de la representación matricial del modelo.
Un sistema invariante en el tiempo
y con valores característicos de A
no repetidos es completamente
controlable, si y solo si, no hay fila
cero en la matriz :B
B M B 1
M: Matriz Modal de A
El mismo sistema será completamente observable si no hay columnas cero en la matriz
C
C C M
Bibliografía