UNIVERSIDAD TECNICA DEL NORTE

FICA

Nombre: Carlos Andrés Acosta Jaramillo

Carrera: CIME

Fecha: 27-02-2013

TALLER:

CONTROL PID

CARACTERISTICAS:

Para ajustar el PID con la metodología de prueba y error, se comienza

aumentando Kp, haciendo cero Kd y KI, hasta que la respuesta se comienza a

inestabilizar. Luego se comienza aumentando Kd con KI=0 hasta que no pueda

aumentar más kd porque se empeora la respuesta. Luego aumento KI para bajar

el error si aún no es cero, hasta que se inestabiliza. Luego se puede probar

bajando Kp o aumentando Kd.

Combina todas las ventajas de los controladores P, D, I. Aumenta la estabilidad

con la parte derivativa, y proporcional, la rapidez de respuesta con la parte

derivativa y da más exactitud con la parte integral.

El modo de control On/Off usa información sobre la presencia del error.

El modo proporcional usa información sobre la magnitud del error.

El modo integral usa información sobre el error promedio en un período de

tiempo.

El modo derivativo usa información sobre la velocidad en el cambio del error.

CONTROL FUZZY

CARACTERISTICAS:

Es un control lógico. El calificativo de lógico significa que el algoritmo de control

usa expresiones IF-THEN, en las que se puede describir una amplia variedad de

condiciones, combinando expresiones lógicas con IF y AND.

Es un control disperso. Esta característica, que diferencia esencialmente los

sistemas de control difuso de los sistemas de control basados en una sola ecuación,

permite la coexistencia de controladores con lógicas distintas y su ejecución e

paralelo.

Es un control lingüístico. En efecto permite el uso de variables lingüísticas

imprecisas, en particular en los antecedentes de las reglas. Este lenguaje cualitativo

es fácil de entender, permite realizar el control mediante un diálogo con los

operadores, utilizando sus ojos experimentados en la observación del proceso como

entradas externas, e introducir cosas como las condiciones del proceso como

información útil para el control.

Además el algoritmo de control puede incluir los procedimientos inusuales que

acompañan siempre las operaciones de un proceso real.

El empleo del control difuso es recomendable:

Para procesos muy complejos, cuando no hay un modelo matemático simple.

Para procesos altamente no lineales.

Si el procesamiento del (lingüísticamente formulado) conocimiento experto puede

ser desempeñado.

El empleo del control difuso no es una buena idea si:

El control convencional teóricamente rinde un resultado satisfactorio.

Existe un modelo matemático fácilmente soluble y adecuado.

El problema no es soluble.

ANÁLISIS DE ELEMENTOS FINITOS

CARACTERISTICAS:

El objeto o sistema se representa por un modelo geométricamente similar que

consta de múltiples regiones discretas simplificadas y conectadas.

Ecuaciones de equilibro, junto con consideraciones físicas aplicables así como

relaciones constitutivas, se aplican a cada elemento, y se construye un sistema de

varias ecuaciones.

El sistema de ecuaciones se resuelve para los valores desconocidos usando técnicas

de álgebra lineal o esquemas no lineales, dependiendo del problema. Siendo un

método aproximado, la precisión de los métodos FEA puede ser mejorada refinando

la discretización en el modelo, usando más elementos y nodos.

Comúnmente se usa FEA en determinar los esfuerzos y desplazamientos en

sistemas mecánicos. Es además usado de manera rutinaria en el análisis de muchos

otros tipos de problemas, entre ellos Transferencia de calor, dinámica de fluidos, y

electromagnetismo. Con FEA se pueden manejar sistemas complejos cuyas

soluciones analíticas son difícilmente encontradas.

Fases para cualquier tarea asistida por computador:

Pre-procesamiento. Definir el modelo de elementos finitos y los factores

ambientales que influyen en él.

Solución del análisis. Solucionar el modelo de elementos finitos.

Post-procesamiento de resultados usando herramientas de visualización.

El MEF permite obtener una solución numérica aproximada sobre un cuerpo, estructura o

dominio (medio continuo) —sobre el que están definidas ciertas ecuaciones diferenciales

en forma débil o integral que caracterizan el comportamiento físico del problema—

dividiéndolo en un número elevado de subdominios no-intersectantes entre sí denominados

«elementos finitos». El conjunto de elementos finitos forma una partición del dominio

también denominada discretización. Dentro de cada elemento se distinguen una serie de

puntos representativos llamados «nodos». Dos nodos son adyacentes si pertenecen al

mismo elemento finito; además, un nodo sobre la frontera de un elemento finito puede

pertenecer a varios elementos. El conjunto de nodos considerando sus relaciones de

adyacencia se llama «malla».

MEF se dividen en:

Preproceso, que consiste en la definición de geometría, generación de la malla, las

condiciones de contorno y asignación de propiedades a los materiales y otras

propiedades. En ocasiones existen operaciones cosméticas de regularización de la

malla y precondicionamiento para garantizar una mejor aproximación o una mejor

convergencia del cálculo.

Cálculo, el resultado del preproceso, en un problema simple no-dependiente del

tiempo, permite generar un conjunto de N ecuaciones y N incógnitas, que puede ser

resuelto con cualquier algoritmo para la resolución de sistemas de ecuaciones

lineales. Cuando el problema a tratar es un problema no-lineal o un problema

dependiente del tiempo a veces el cálculo consiste en una sucesión finita de

sistemas de N ecuaciones y N incógnitas que deben resolverse uno a continuación

de otro, y cuya entrada depende del resultado del paso anterior.

Postproceso, el cálculo proporciona valores de cierto conjunto de funciones en los

nodos de la malla que define la discretización, en el postproceso se calculan

magnitudes derivadas de los valores obtenidos para los nodos, y en ocasiones se

aplican operaciones de suavizado, interpolación e incluso determinación de errores

de aproximación.