Titulo:
Implementación de un algoritmo de control discreto en espacio de estado utilizando un Filtro de Kalman
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Sumario:
Este artículo es el producto de un informe de laboratorio del curso Control Digital en el octavo semestre de la carrera de Ingenieria Mecatrónica, en él se muestra el procedimiento para: el análisis, el diseño, la validación e implementación de un controlador discreto en espacio de estado, aplicado a una planta la cual es un sistema neumático donde la variable a controlar es la presión en el interior de un tanque cerrado. Para configurar la ley de control, la matriz de realimentación del estado K se obtiene por asignación de polos, mediante especificaciones de respuesta temporal del sistema neumático, la estimación del vector de estado se realiza mediante la aplicación de un filtro de Kalman y para parametrizar las matrices Q y R del filt... Ver más
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2015-12-13
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Implementación de un algoritmo de control discreto en espacio de estado utilizando un Filtro de Kalman Implementación de un algoritmo de control discreto en espacio de estado utilizando un Filtro de Kalman Este artículo es el producto de un informe de laboratorio del curso Control Digital en el octavo semestre de la carrera de Ingenieria Mecatrónica, en él se muestra el procedimiento para: el análisis, el diseño, la validación e implementación de un controlador discreto en espacio de estado, aplicado a una planta la cual es un sistema neumático donde la variable a controlar es la presión en el interior de un tanque cerrado. Para configurar la ley de control, la matriz de realimentación del estado K se obtiene por asignación de polos, mediante especificaciones de respuesta temporal del sistema neumático, la estimación del vector de estado se realiza mediante la aplicación de un filtro de Kalman y para parametrizar las matrices Q y R del filtro se utiliza la varianza del ruido presente en el sensor, un transmisor de presión de 4 – 20 ma. Se establece solo en simulación una comparación entre el desempeño de un observador de luenberger de orden completo tipo predictor utilizado para observar el estado del sistema y el filtro de kalman utilizado como estimador de estado del sistema, el algoritmo de control se implementa en un kit arduino due y para la interfaz hombre-máquina (HMI) se usó el programa MATLAB, en donde se muestran la repuesta y el desempeño del sistema de control en lazo cerrado cuando este es sometido a diferentes cambios del valor de consigna, diferentes perturbaciones y de carga. Álvarez Peláez, Carlos Andrés Rodríguez Peña, Laura Camila Ramírez Atehortúa, Mariana Maldonado Torres, Rigoberto Filtro de Kalman Ley de control espacio de estado señal de control ruido blanco observador de estado estimador de estado error observado vector de estado observado , Año 2015 : IV Congreso Internacional de Ingeniería Mecatrónica y Automatización - CIIMA 2015 Artículo de revista Journal article 2015-12-13 00:00:00 2015-12-13 00:00:00 2015-12-13 application/pdf Memorias Memorias https://revistas.eia.edu.co/index.php/mem/article/view/841 https://revistas.eia.edu.co/index.php/mem/article/view/841 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ https://revistas.eia.edu.co/index.php/mem/article/download/841/759 info:eu-repo/semantics/article http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 http://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text Publication |
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Este artículo es el producto de un informe de laboratorio del curso Control Digital en el octavo semestre de la carrera de Ingenieria Mecatrónica, en él se muestra el procedimiento para: el análisis, el diseño, la validación e implementación de un controlador discreto en espacio de estado, aplicado a una planta la cual es un sistema neumático donde la variable a controlar es la presión en el interior de un tanque cerrado. Para configurar la ley de control, la matriz de realimentación del estado K se obtiene por asignación de polos, mediante especificaciones de respuesta temporal del sistema neumático, la estimación del vector de estado se realiza mediante la aplicación de un filtro de Kalman y para parametrizar las matrices Q y R del filtro se utiliza la varianza del ruido presente en el sensor, un transmisor de presión de 4 – 20 ma. Se establece solo en simulación una comparación entre el desempeño de un observador de luenberger de orden completo tipo predictor utilizado para observar el estado del sistema y el filtro de kalman utilizado como estimador de estado del sistema, el algoritmo de control se implementa en un kit arduino due y para la interfaz hombre-máquina (HMI) se usó el programa MATLAB, en donde se muestran la repuesta y el desempeño del sistema de control en lazo cerrado cuando este es sometido a diferentes cambios del valor de consigna, diferentes perturbaciones y de carga.
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