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Instrumentación y control PID con Control Adaptable de Lógica Difusa Lo Mejor de los Dos Mundos Diseño de un algoritmo PID sintonizado mediante lógica fuzzy para controlar un brazo robótico. Pag. 1

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Desafíos del PID

Aplicaciones del PID


Diseño de un algoritmo PID sintonizado mediante lógica fuzzy para controlar un brazo robótico En los últimos años el desarrollo del control moderno ha evolucionado considerablemente mostrando diferentes técnicas basadas en el control difuso, la aplicación de estas técnicas a sistemas reales es cada vez una tendencia con mejores posibilidades de control ofreciendo resultados en un menor tiempo de respuesta comparado a un clásico controlador PID. El control PID es confiable pero con las limitaciones entendidas por su diseño para sistemas no lineales se presenta en el presente trabajo una sintonización en base a lógica difusa de los parámetros proporcional, derivativa, integrativa del controlador PID para controlar la posición de un robot de tres grados de libertad. El Robot de tres grados de libertad que se formula la cinemática para diseñar las medidas de los eslabones como de los componentes, desarrollados en software Solidwork, también la dinámica para conocer el modelado del Robot para diseñar el controlador PID en software Matlab. El control propuesto es denominado Fuzzy PID usa la imprecisión del lenguaje difuso para la toma de decisiones en base a valores

intermedios que pertenecen a dos conjuntos para sintonizar el control PID, las entradas de la función de membresía Fuzzy son el error y derivada del error estas ingresan a la función del tipo triangular con reglas Mandanni que explican la experiencia del experto y desarrolla una salida para los Parámetros del controlador PID. El Controlador Fuzzy-PID para un control de posición del Robot se confronta con una segunda alternativa de controlador denominado Fuzzy PID2 en pruebas de movimientos curvos o lineales concluyendo cual ofrece un mejor comportamiento y limitación. Se busca tener una alternativa con el controlador Fuzzy PID para contribuir a la aplicación de nuevas técnicas de control de forma combinada con un control PID en un nivel educativo. Informe completo en http://repositorio.utp.edu.pe/handle/U TP/196


Controlador lógico programable Son dispositivos electrónicos muy usados en Automatización Industrial. PLC = Es un hardware industrial, que se utiliza para la obtención de datos. Una vez obtenidos, los pasa a través de bus (por ejemplo por ethernet) en un servidor. Hoy en día, los PLC no sólo controlan la lógica de funcionamiento de máquinas, plantas y procesos industriales, sino que también pueden realizar operaciones aritméticas, manejar señales analógicas para realizar estrategias de control, tales como controladores proporcional integral derivativo (PID). Los PLC actuales pueden comunicarse con otros controladores y computadoras en redes de área local, y son una parte fundamental de los modernos sistemas de control distribuido. Existen varios lenguajes de programación, tradicionalmente los más utilizados son el diagrama de escalera (Lenguaje Ladder), preferido por los electricistas, lista de instrucciones y programación por estados, aunque se han incorporado lenguajes más intuitivos que permiten implementar algoritmos complejos mediante simples diagramas de flujo más fáciles de interpretar y mantener. Un lenguaje más reciente, preferido por los informáticos y electrónicos, es el FBD (en inglés Function Block Diagram) que emplea compuertas lógicas y bloques con distintas funciones conectados entre sí.

En la programación se pueden incluir diferentes tipos de operandos, desde los más simples como lógica booleana, contadores, temporizadores, contactos, bobinas y operadores matemáticos, hasta operaciones más complejas como manejo de tablas (recetas), apuntadores, algoritmos PID y funciones de comunicación multiprotocolo que le permitirían interconectarse con otros dispositivos. Ventajas de los PLC's -Menor tiempo de elaboración de proyectos. -Posibilidad de añadir modificaciones sin costo añadido en otros componentes. -Mínimo espacio de ocupación. -Menor costo de mano de obra. -Mantenimiento económico. -Posibilidad de gobernar varias máquinas con el mismo autómata. -Menor tiempo de puesta en funcionamiento.


Desafíos del PID La matemática en una ecuación de control PID es compleja, con múltiples variables y constantes interactuando. En cualquier aplicación, ellas son seleccionadas para perseguir el objetivo lo más cerca posible, dentro de las restricciones impuestas por el propio proceso y los instrumentos. Tres asuntos relativos a casi todas las aplicaciones de control de proceso son: -Tiempo de retraso o desfase -Respuesta de función escalonada -Respuesta de función de "Rampa y Nivel" En muchas situaciones, la señal de salida puede tardar bastante tiempo (y este intervalo puede también variar) en reaccionar a cambios en la señal de entrada. Por ejemplo, un horno puede enfriarse cuando se lo "carga" con nuevo metal y puede tardar varios minutos en volver a subir hasta la temperatura anterior. Esto puede provocar excesos de temperatura que pueden dañar el contenido. Otra posibilidad es que el calentamiento sea demasiado lento, reduciéndose la eficiencia de proceso y causándose efectos perjudiciales al producto o material. Cuando el valor objetivo cambia de repente, el PID fuerza el sistema a aplicar un gran factor de corrección, lo que nuevamente puede provocar un exceso.

Otra posibilidad es que el sistema quede saturado, incapaz de aplicar suficiente corrección, sumándose esto al impacto del término "I". Estos problemas también ocurren en situaciones de "rampa y nivel", en que la temperatura es aumentada gradualmente y después es mantenida. Acompañar un cambio gradual en el valor objetivo puede ser un desafío para sistemas de control PID. El resultado es que la selección de los valores más adecuados se hace por un proceso de prueba y error llamado "sintonización". A lo largo de los años, muchas formas de sintonización fueron desarrolladas, y la más satisfactoria de ellas parece ser el método ZieglerNichols. Sin embargo, esto produce altos niveles de oscilación, que pueden ser problemáticos en algunas situaciones.


PID con Control Adaptable de Lógica Difusa Lo Mejor de los Dos Mundos Control Proporcional Integral Derivativo (PID) es un método muy consolidado de dirigir un sistema hacia una posición o nivel determinado. Él es prácticamente omnipresente como medio de controlar la temperatura, y tiene aplicación en una gran cantidad de procesos químicos y científicos, además de automación. Sin embargo, el control PID no está exento de problemas. Él puede proporcionar resultados inferiores a los ideales en situaciones en que el valor objetivo cambia, ya sea como función escalonada o como parte de un perfil de "rampa y nivel". En un esfuerzo por mejorar el desempeño, algunos fabricantes de instrumentos están explorando la utilidad de usarse "lógica difusa" para control de proceso. Esta Guía de Referencia de OMEGA Engineering aborda tanto los inconvenientes de los sistemas PID como los potenciales beneficios de la lógica difusa, particularmente con relación a asuntos de control de temperatura. Las secciones individuales abordan: Principios de los bucles de control PID Desafíos del PID Introducción a la lógica difusa para control PID junto con lógica difusa adaptable Aplicaciones

Principios de los Bucles de Control PID En la forma más básica de realimentación de bucle de control, una señal de salida como temperatura es medida y comparada con un valor objetivo. Basándose en la diferencia entre estos valores, un factor de corrección es calculado y aplicado a la señal de entrada. Si un horno está más frío que lo requerido, el calor será aumentado. En el control proporcional (el primer término en la sigla PID), el factor de corrección es proporcional a la diferencia. Consecuentemente, el valor objetivo nunca es alcanzado, pues cuanto más la diferencia se acerca a cero, más se acerca a cero también la corrección aplicada. La acción integral, el segundo término en "PID", intenta resolver esto. Ella efectivamente acumula el resultado de error de la acción de "P", usando esto para aumentar el factor de corrección. Si el horno permanece abajo de la temperatura, "I" actuará para aumentar el calor implementado. Sin embargo, en vez de parar el calentamiento cuando el objetivo es alcanzado, "I" intenta llevar el error acumulativo hasta cero, acabando por excederse.


PID Junto Con Lógica Difusa Adaptable La sintonización de bucles PID depende de la heurística, pero frecuentemente acaba teniendo resultados no optimizados. La lógica difusa proporciona una alternativa a métodos como el de Ziegler-Nichols, y una cantidad creciente de investigaciones sugiere que ella proporciona mejores resultados. De esta forma, parece que la forma ideal de controlar muchos procesos complejos es con un controlador PID sintonizado con lógica difusa. Un producto disponible en el mercado que incorpora este procedimiento es la Serie PLATINUM™ de controladores de temperatura y proceso de OMEGA™. Esta familia de compactos controladores PID basados en microprocesadores, disponible en tres tamaños DIN, está proyectada para ser fácil de configurar y usar. Todos los termopares y RTD comunes pueden ser conectados, con el sistema automáticamente habilitando solamente las funciones relevantes para el tipo de señal de entrada seleccionado.

Señales de entrada de voltaje y corriente también están disponibles, permitiendo el uso con casi cualquier unidad de ingeniería. Estos controladores proporcionan una solución PID completa, soportando programas complejos con hasta 16 secuencias de Rampa y Nivel. Autosintonización está disponible para aplicaciones PID con lógica difusa adaptable para ayudar a obtener resultados optimizados.


Aplicaciones del PID Con excepción de casos en que el control sin realimentación es aceptable, prácticamente todas las aplicaciones de control de proceso se benefician de un control PID. En términos de control de temperatura, buenos ejemplos son: -Tratamiento térmico de metales. Secuencias de "Rampa y Nivel" necesitan control preciso para garantizar que las propiedades metalúrgicas deseadas sean alcanzadas. -Secado/evaporación de solventes de superficies pintadas. Temperaturas d emasiado altas pueden dañar los sustratos , mientras que temperaturas demasiado bajas pueden ocasionar daños al producto y mala apariencia.

-Curado

de goma. Control de temperatura preciso garantiza que el curado completo sea alcanzado sin que se afecten desfavorablemente las propiedades del material. -Cocción. Hornos comerciales necesitan seguir estrictamente secuencias prescriptas de calentamiento y enfriamiento para garantizar que las reacciones necesarias ocurran. -Cerámicas. Hornos continuos tienen que producir altos niveles de calor, pero están sujetos a cargas térmicas variables. Esto los hace una aplicación ideal para el control PID.

Además, muchos procesos científicos y químicos dependen de control preciso y cuidadoso de la temperatura.

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