INACAP ANTOFAGASTA Ingeniería en automatización y control Industrial Control Automático II
CONTROL ROBUSTO
Nombre Alumno (s): Gabriel López - Diego González – Diego Fuenzalida –Claudio Cortés
Nombre Profesor: Miguel Villalobos Fecha: 06 de Junio de 2012
INTRODUCCION Como podemos apreciar en este trabajo grupal nos enfocamos en investigar el sistema de control robusto .El cual nos indica que este sistema es aquel que considera incertidumbres en el modelo y que sean tolerables con un controlador y fijo no lineal y variante en el tiempo. Veremos las Características de un control robusto, las diferencias entre el control clásico y el control adaptativo, los procedimientos de cálculo de la incertidumbre. También nos enfocaremos en lazos de control para la incertidumbre, incluyendo sus características y aplicabilidad, entregaremos un ejemplo de control robusto y un video de cómo se procede a realizar un control robusto aplicando el programa MATLAB. Para ir conociendo mas este tema decir que robustez entonces, es la capacidad del sistema de control de satisfacer las especificaciones a pesar de la incertidumbre y es así como el objetivo del control robusto es hacer que todas las posibles salidas de las diferentes plantas dentro de la incertidumbre pertenezcan a un conjunto de salidas aceptables.
1. CARACTERISTICAS DE UN CONTROL ROBUSTO Las características del diseño de un sistema de control van a depender en gran medida de la fidelidad con la que el modelo empleado describa el comportamiento del sistema. El control robusto consiste en demostrar una estructura de control que tenga que tenga un desempeño acorde a las especificaciones del sistema, pero esto es independiente a las perturbaciones del sistema. Para eso tenemos las siguientes características que son las siguientes: 1. Considera incertidumbres en el modelo. 2. Las incertidumbres deben ser tolerables por un controlador fijo, lineal e invariante en el tiempo. 3. Tiene una tolerancia e insensibilidad del controlador ante los cambios o perturbaciones que puedan presentarse en las condiciones de trabajo del proceso. 4. Dispone de diferentes incertidumbres.
lazos
de
control
para
distintos
tipos
de
5. Su objetivo es el control de plantas de características dinámicas desconocidas sometidas a perturbaciones desconocidas.
2. DIFERENCIA ENTRE EL CONTROL CLASICO Y ADAPTATIVO CON RESPECTO AL CONTROL ROBUSTO
EL
CONTROL
Control Clásico: Un sistema de control produce una salida o respuesta para una entrada o un estimulo dado. Trabaja bajo el concepto de linealidad, aplicando los parámetros de PID. De la linealidad del sistema se desprenden dos propiedades importantes: Si las entradas son multiplicadas por una constante, las salidas también son multiplicadas por la misma constante. Los sistemas lineales se caracterizan por el hecho de que se puede principio de superposición.
aplicar el
Solo toma un punto para estabilizar el sistema con respecto a un controlador lineal. Por ejemplo se puede apreciar un sistema lineal multivariable.
Los métodos del control clásico Son aquellos que esperan a que se produzca un error para luego realiza r una acción correctiva. El error se presenta a causa de la diferencia de lectura entre la variable de salida, sensada y la señal de referencia, este error está presente en todo momento, y la finalidad es minimizarlo. En algunos casos suele generarse un comportamiento oscilatorio alrededor del valor de referencia. Los métodos de control clásico pueden ser: CONTROL ON-OFF: Este método solo acepta dos posiciones para el Actuador: encendido (100%) y apagado (0%). La lógica de funcionamiento es tener un punto de referencia, si la variable es mayor el actuador a sume una posición, y si la variable es menor el actuador a sume la otra posición. Por ejemplo tenemos los sistema s de seguridad contra robos, la s refrigeradora s doméstica s, sistema s de aire a condicionado, et c. a continuación se muestra su función en el Tiempo:
Control Adaptativo: Es una variante del control anticipatorio, en donde la respuesta del controlador varía automáticamente basado en los cambios de la s condiciones dentro del proceso, es decir, la respuesta del controlador será variable dependiendo del comportamiento actual del proceso. Para que se lleve a cabo esta adaptación se requiere de algoritmos matemáticos que simulen el proceso en base a los datos tomados en el instante mismo en que se realiza la acción, este resultado va a genera r una señal compensadora que garantizará la confiabilidad del sistema.
Podemos apreciar en su diagrama de bloque el funcionamiento que cumple:
Control Robusto: El control robusto es aquel que va a permitir mantener la acción de control pese a perturbaciones externa se internas. Puede existir perturbaciones externas como ruido y vibraciones propias del proceso; o perturbaciones internas como un mal modelamiento matemático, sistemas no lineales difíciles de linealizar, incertidumbre en el accionar o respuesta de la plana frente a estímulos, entre otros. El control robusto se resume a identificar y controlar la incertidumbre en los parámetros y en el comportamiento de una planta.
Como conclusión las diferencias que existen entre los 3 controladores, ya especificados, son:
El tipo de respuesta en el sistema, del control clásico actúa después del error y el control adaptativo de manera anticipada en donde la respuesta del controlador varía automáticamente basado en los cambios de las condiciones dentro del proceso.
En cambio el control robusto se encarga de identificar y controlar la incertidumbre en los parámetros y en el comportamiento de una planta está preparada antes cualquier evento. Ejemplo de un control Robusto.
Procedimiento de calculo de la incertidumbre Estos son los pasos para el calculo de la incertidumbre. A. Elaboración de un modelo (matemático) de la medición. B. Identificación de fuentes de incertidumbre. C. Evaluación de incertidumbre estándar. D. Determinación de incertidumbre estándar combinada. E. Determinación de incertidumbre expandida. F. Expresión de resultados. El evaluador debe solicitar al laboratios evidencia de la estimación de incertidumbre en sus mediciones de conductividad con respecto a la carta de trazabilidad y el intervalo de trabajo, solicitando una seri de documentaciones que será explicados en los pasos para evaluar la incertidumbre.
Etapa de submuestreo( toma de la muestra para analisis en el laboratorio): 1. Material volumetrico.( solo si aplica)
Etapa de preparación de la muestra: 2. Material volumetrico.( solo si aplica) 3. Balanza analitica.(solo si aplica) Etapa de medición 4. MRC (Calibrante). 5. Controles de Calidad en caso de aplicable(muestras de control de calidad y replicas). 6. Calificación de Equipos e Instrumentos de Medición Analitica(CEIMA). 7. Temperatura de medición. Elementos de la incertidumbre de la medición
El modelo matemático de la medición, descrito mediantes expresiones matemáticas acompañadas de la nomenclatura correspondiente, y la mención explicita de las hipótesis necesarias para su validez.
La lista de las fuentes de incertidumbres significativas y una descripción, breve y suficiente de las mismas.
La mención a fuentes de incertidumbre que típicamente no aportan contribuciones significativas, pero que pueden resultar significativas bajo condiciones que pudieran ocurrir en el transcurso de una medición.
Una tabla con los componentes de incertidumbre que contenga al menos, para cada uno de ellos, su variabilidad, la distribución de probabilidad que se le asocie, el coeficiente de sensibilidad y su contribución a la incertidumbre estándar combinada de la medición. La tabla también debe mostrar la incertidumbre estándar combinada y expandida.
Una nota relativa a la distribución de probabilidad del mensurando.
Recomendaciones sobre el cálculo y la expresión de la incertidumbre expandida de la medición, incluyendo preferentemente y cuando aplique, los grados de libertad asociados a cada contribución y el numero efectivo de grados de libertad.
Ejemplo de la medición de incertidumbre
1. Las principales fuentes de incertidumbre identificadas en las mediciones se representa bajo el siguiente esquema.
Cuando se disponga de un estudio de precisión del método (mediante el uso de material de control de calidad, MCC). Si del estudio en el laboratorio demuestra que alguna de las fuentes no es significativa puede omitir su evaluación. 2. Validación de métodos: La validación examina las características de desempeño de un método para identificar y establecer cualquier limitación que pueda esperarse del método cuando se aplique a un tipo especifico de muestras.
Los parámetros recomendados para la validación de un método de ensayo que incluye mediciones analíticas son:
Recuperación Sensibilidad Selectividad Robustez Limite de detección Limite de cuantificación Intervalo lineal y de trabajo Reproducibilidad Repetibilidad Sesgo (En algunos casos evaluados a partir del % de recuperación). Incertidumbre En la siguiente tabla se resumen los requisitos que el evaluador deberá solicitar respecto a la validación de los métodos de ensayo que se deben acreditar.
LAZOS DE CONTROL DE INCERTIDUMBRE, INCLUYA SUS CARACTERISTICAS Y APLICABILIDAD. El lazo de control robusto, es el típico lazo realimentado, la diferencia radica en que, en los lazos cerrados comunes, se busca crear un modelo matemático que represente el sistema sin considerar algunas variables para simplificar la confección del modelo matemático del proceso, en cambio, en el control robusto se incluyen en el modelo matemático las perturbaciones e incertidumbres para obtener un mayor control sobre la variable de salida.
En lazo abierto también se perciben incertidumbres provenientes del actuador, del mismo proceso y de la ajuste de los instrumentos que deben ser considerados para el diseño del control. CARACTERISTICAS.
* La teoría de control robusto incorpora explícitamente la incertidumbre al modelado, el análisis y la síntesis de sistemas de control. * El controlador se diseña basándose en ambos: en el modelo y en la caracterización de sus incertidumbres. * El Control Robusto busca independizar el control de posibles incertidumbres en el modelo de la planta. * El problema de control robusto se suele afrontar desde los métodos de respuesta frecuencial.
* Considera las incertidumbres que se presentan en un sistema para responder de manera óptima. * El sistema puede estar modelado por ecuaciones diferenciales lineales, no lineales, de parámetros concentrados o distribuidos, etc.
