Unitec

Prof. Abraham ChávezSept-2009

CONTROL INTELIGENTE

Reglas del juego Evaluación

40% examen parcial 40% examen final 10% prácticas y tareas (5-6 prácticas) 10% proyecto (artículo + exposición)

Reglas del juego

Tolerancia 15 minutos máximo después

de la hora de inicio 6 faltas máximo para tener

derecho a examen final No se aceptan tareas

después de la fecha de entrega. Sin excepción

Bibliografía

Computational Intelligence in Control Engineering; Robert E. King; Ed. Marcel Dekker

A course in Fuzzy Systems and Control; Li Xin Wang; Ed. Prentice Hall

Sistemas de control en tiempo discreto; katsihuiko Ogata; Prentice Hall; ISBN 0-13-034281-5

Sistemas de control digital; Kuo Benjamín; CECSA

Ingeniería de Control Moderna; Katsuhiko Ogata; Ed. Pearson Prentice Hall

Redes neuronales Artificiales Fundamentos, modelos y aplicaciones; José R. Hilera, Víctor J Martínez; Alfa omega

Control Inteligente

Qué es? Dónde se aplica? Porque existe el CI en la

curricula de un ISC?

Objetivo Proporcionar conocimientos sobre técnicas

de control inteligente: control difuso, control basado en redes neuronales y control basado en algoritmos genéticos. Para lo cual se abordarán los conceptos básicos de las diferentes técnicas comentadas así como las posibilidades de diseño y aplicación de las mismas a los sistemas de control.

Objetivos particulares El alumno será capaz de identificar las

variables principales de control de un sistema y rangos de operación.

Será capaz de modelar un sistema con metodología convencional (función de transferencia y análisis en el espacio de estados) para distintos tipos de entradas.

Distinguirá las capacidades y deficiencias de los sistemas de control convencional y moderno.

Comprenderá las áreas, conceptos y técnicas que envuelve el control inteligente.

Objetivos particulares Modelará sistemas y controladores utilizando la

Inteligencia Artificial como principal herramienta. Aplicará los conocimientos en Redes Neuronales

Artificiales a sistemas reales. Conocerá la importancia y aplicabilidad de la Lógica

Difusa en métodos de control. Modelará controladores en problemas reales de

ingeniería. Conocerá una herramienta de optimización basada

en Inteligencia Artificial (algoritmos genéticos) Analizará y comprenderá los parámetros

fundamentales de consideración en el diseño de un controlador inteligente.

Aplicaciones

Contenido del Curso Primera parte

Análisis de sistemas Sistemas, conceptos y definiciones Función de Transferencia Diseño de sistemas en el espacio de Estados

Contenido del curso Segunda parte

Control Neuronal Inspirado en redes biológicas. Red neuronal

artificial Tipos de aprendizaje Aprendizaje implícito Ajuste de los parámetros para minimizar una

cierta función decoste

Modelos experimentales Topologías específicas de control

Contenido del Curso Tercera parte

Control Difuso Conceptos básicos de lógica difusa Operaciones básicas de conjuntos difusos Sistemas de Inferencia Difusa Aplicaciones

Optimización de controladores Algoritmos genéticos Metodología de aplicación

Revisión Histórica James Watt. S.XVIII Control de velocidad de una máquina de

vapor

Minorsky. 1922 Control en direcciones de barcos. Determinación de la estabilidad del sistema a partir de ecuaciones diferenciales

Revisión Histórica

Nyquist. 1932 Procedimiento relativamente simple para determinar la dinámica de los sistemas en lazo cerrado a partir de sistemas en lazo abierto.

Hazen. 1934. Introdujo la definición de servomecanismo (Sistema electromecánico que se regula por sí mismo al detectar el error o la diferencia entre su propia actuación real y la deseada). Ej. Brazo mecánico Regulador de temperatura Control de glucosa en sangre

Revisión Histórica

1940. Métodos de respuesta en frecuencia. Sistemas de control clásico. Una entrada- una salida

1960. Teoría de control moderna. Sistemas de control en espacios de estados. Control de sistemas de mayor complejidad múltiples entradas, múltiples salidas

Sistemas de control con adaptación y aprendizaje. Control neuronal control difuso

Definiciones

Sistema. Un sistema es una combinación de componentes que actúan conjuntamente y cumplen un determinado objetivo. Un sistema puede ser físico o abstracto: Sistema digestivo, robot, económico, social.

Sistema digestivo

Definiciones

Variable controlada. La variable controlada es la cantidad o condición que se mide y controla. (salida o resultado del sistema)

Variable manipulada. Es la cantidad o condición que el controlador modifica para afectar el valor de la variable controlada.

En el sistema digestivo. Cuál será la variable manipulada y cual la controlada?

Definiciones

Planta. Puede ser una parte de un equipo, tal vez el conjunto de partes que funcionan juntas, el propósito de la cual es ejecutar una operación o proceso particular.

Funciones: Masticación. Salivación Sentido del gusto Habla Deglución

Definiciones

Proceso. Operación o desarrollo natural, progresivamente continuo, caracterizada por una serie de cambios graduales que llevan de una a otra de modo fijo y que tiende a un determinado resultado o final.

Ej.

Masticación, deglución, transportación, desintegración, digestión, excreción, etc.

Definiciones

Perturbaciones. Es una señal que tiende a afectar adversamente el valor de salida de un sistema. Si la perturbación se genera dentro del sistema, se le denomina interna, mientras que una perturbación externa se genera fuera del sistema y constituye una entrada.

Definiciones

Controlar significa medir el valor de la variable controlada del sistema y aplicar la variable manipulada al sistema para corregir o limitar una desviación del valor medido a partir de un valor deseado.

Sistemas que están permanentemente capturando señales de estado del sistema bajo su control y que al detectar una desviación de los parámetros pre-establecidos del funcionamiento normal del sistema, actúan mediante sensores y actuadores, para llevar al sistema de vuelta a sus condiciones operacionales normales de funcionamiento.

Sistema de control retroalimentado Es aquel que tiende a mantener una relación

preestablecida entre la salida y la entrada de referencia, comparando ambas y utilizando la diferencia como parámetro de control.

Controlador Planta o proc.

Entrada Salida

Elemento de medición

Sistema de control de lazo abierto Son sistemas de control en los que la salida no tiene efecto

sobre la acción de control. La entrada de referencia corresponde a una condición de operación fijada. La exactitud del sistema depende de la calibración. En presencia de perturbaciones un sistema de control en lazo abierto no cumple su función asignada.

Controlador Planta o proc.Entrada Salida

Comparativa

Una ventaja del sistema de control de lazo cerrado es que el uso de la realimentación hace al sistema en su respuesta, relativamente insensible a perturbaciones externas y a variaciones internas de parámetros del sistema.

Desde el punto de vista de la estabilidad, el sistema de control de lazo abierto es más fácil de lograr. En los sistemas de lazo cerrado la estabilidad constituye un importante problema por la tendencia a corregir errores que puede producir oscilaciones de amplitud constante y variable.

Identificación de parámetros

•Sistema•Controlador•Variable manipulada•Variable controlada•Plantas•Posibles perturbaciones?•Control lazo abierto ?•Control lazo cerrado?

Preguntas?