DISEÑO Y EVALUACIÓN DE UN CONTROLADOR DE POSICIÓN ÓPTIMO VÍA ALGORITMO GENÉTICO

Autores/as

  • Henry Bory Prevez Universidad de Oriente
  • José Reinaldo de León Montoya Universidad de Oriente

Resumen

En la asignatura Accionamientos Eléctricos un tema importante es el control de posición de tiempo continuo empleando máquinas de corriente directa. Los estudiantes presentan dificultades en la realización de estos diseños, aún más en sistemas multivariables, por lo que en el presente trabajo se diseñó un controlador óptimo lineal cuadrático (LQR) para controlar la posición angular de un sistema electromecánico multivariable empleando las funciones de la caja de herramienta de control óptimo de MatLab. Se comenzó modelando al electromecanismo y se obtuvo su descripción en el espacio de estado. Luego se chequeó la condición de controlabilidad del modelo matemático y se diseñó el controlador LQR en el que se incrementó el orden del sistema para incluir acción integral con estructura anti-saturación (anti-windup) por cálculo hacía atrás. Los parámetros de sintonía del controlador LQR, matrices Q y R, fueron determinados empleando Algoritmo Genético usando como función de ajuste la integral de la suma de los valores absolutos de los errores de seguimiento a referencias en formas de escalón y se diseñó un observador de orden mínimo.  Finalmente se evaluó el desempeño del controlador dinámico diseñado ante cambios en la referencia, la utilidad de la estructura anti-saturación y perturbación vía simulación.PALABRAS CLAVE: Control óptimo; algoritmo genético; sistema multivariable.DESIGN AND EVALUATION OF AN OPTIMAL POSITION CONTROLLER VIA GENETIC ALGORITMABSTRACTIn the Electrics Drives lesson an important topic is the position control employing direct current machine. The students present difficulties in carried out these design, the difficulties is increasing when they have to design multivariable systems, is for that in the present work is designed a quadratic lineal optimal controller (LQR) to control the angular position of a multivariable electromechanic system using MatLab’s optimal control toolbox functions. Is began modeling to the electromechanism and is obtained a description in the state space. Next is checked the controllability condition of the mathematical model and is designed the LQR controller, that in it is incremented the system order to add integral action with anti-windup structure for backcalculation. The controller LQR set parameters, Q and R matrix, were calculated employing Genetic Algorithm using like fitness function the integral of the sum of the step signals reference tracking error absolute value and was designed a minimum order observer. Finally is evaluated via simulation the performance of the controller design for changes in the reference, the utility of the anti-windup structure and disturbance.KEYWORDS: Optimal control; genetic algorithm; multivariable systems.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Henry Bory Prevez, Universidad de Oriente

Ingeniero en Control Automático, Maestro en Automática, Profesor Auxiliar a tiempo completo del Departamento de Control Automático, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Oriente, Santiago de Cuba, Cuba.

José Reinaldo de León Montoya, Universidad de Oriente

Licenciado en Educación Rama Eléctrica especialidad Energía, Profesor Auxiliar a tiempo completo del Departamento de Control Automático, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Oriente, Santiago de Cuba, Cuba.

Citas

Acevedo, B. Fonseca, J. y Gómez, J. de (2014). Desarrollo de una herramienta en Matlab para Sintonización de Controladores PID, utilizando algoritmos genéticos basados en técnicas de optimización multiobjetivo. SENNOVA. 1(1), 80-103.

Ayuda del MatLab 7.12.

Bauza, I. (2011). Programa Analítico de la Asignatura Ingeniería de control II. Universidad de Oriente. Facultad de Ingeniería Eléctrica. Departamento de Control Automático. Santiago de Cuba. Cuba.

Bory, H. (2011). Programa Analítico de la Asignatura Accionamiento Eléctrico. Universidad de Oriente. Facultad de Ingeniería Eléctrica. Departamento de Control Automático. Santiago de Cuba. Cuba.

Bory, H. (2016). Propuesta de la Asignatura Las máquinas Eléctricas y sus accionamientos para el Plan E. Universidad de Oriente. Facultad de Ingeniería Eléctrica. Departamento de Control Automático. Santiago de Cuba. Cuba.

Bory, H. Chang, F. y Santos, J. de (2016). Diseño y evaluación de un controlador de posición óptimo para electromecanismo multivariable. CIENCIAS HOLGUÍN. 22(1), 100-113. ISSN: 1027-2127.

Bory, H. Chang, F. y Yero, J. de (2014). Diseño de un Controlador LQG de Tiempo Discreto para el Control de Posición en un Sistema Electromecánico Multivariable. I CONVENCIÓN INTERNACIONAL DE CIENCIAS TÉCNICAS. Universidad de Oriente, Cuba. ISBN: 978959-207-529-0.

Bory, H. y Chang, F. (2015). Una actualización sobre la fricción, su compensación y métodos de control en sistemas electromecánicos. Monografía. ISSN: 978-959-207-560-3.

Bory, H. y Chang, F. de (2016). Diseño y Evaluación de un Controlador de Posición Óptimo de Tiempo Continuo para un Electromecanismo Multivariable. II CONVENCIÓN INTERNACIONAL DE CIENCIAS TÉCNICAS. Universidad de Oriente, Cuba. ISBN: 978-959-207-562-7.

Chen, (s/f). Introducción al Control Óptimo. (en línea). Disponible en: http://www.eng.newcastle.edu.au/~jhb519/teaching/caut2/clases/Cap9.pdf

Chen, D. y otros (2014). Discrete-Time Linear Quadratic Optimal Control with Fixed and Free Terminal State via Double Generating Functions. (CD-ROM) En: 19th WORLD CONGRESS THE INTERNATIONAL FEDERATION OF AUTOMATIC CONTROL. Cape Town South Africa.

Costa, A. y Bonne, F. (1989). Principios Fundamentales de Accionamiento Eléctrico. Cuidad de la Habana: Pueblo y Educación.

Espitia, H. y Sierra, F. de (2013). Diseño e implementación de controladores análogos para un seguidor solar. VISIÓN ELECTRÓNICA. 7(1), 118-132.

González, F. (2015). Uso de matlab (rtw) para controles de motores de corriente directa. Holguín: CIENCIAS HOLGUÍN (en línea). Disponible en: http://www.ciencias.holguin.cu/index.php/cienciasholguin/article/view/715/587. [Consultado el 7 de abril 2015]. ISSN: 1027-2127.

Halliday, D., Resnick, y Krane, K. (2003). Física. La Habana: Félix Varela.

Hernández, T. y otros de (2011). Application of Genetic Algorithms for Parameter Estimation in Liquid Chromatography. RIELAC. 32(3), 13-20. ISSN: 1815-5928.

Hespanha, J. (2007). Undergraduate Lecture Notes on LQG/LQR controller design.

Hwi-Beom, S. y Jong-Gyu, P. de (2012). Anti-Windup PID Controller With Integral State Predictor for Variable-Speed Motor Drives. IEEE

Izadbakhsh, A. y otros de (2011). A Robust Anti-Windup Control Design for Electrically Driven Robots - Theory and Experiment. INTERNATIONAL JOURNAL OF CONTROL, AUTOMATION, AND SYSTEMS. 9(5), 1005-1012. DOI 10.1007/s12555-011-0524-5.

Kadlic, B. Sekaj, I. y Pernecký, D. (2014). Design of Continuous-time Controllers using Cartesian Genetic Programming. (CD-ROM) En: 19th WORLD CONGRESS THE INTERNATIONAL FEDERATION OF AUTOMATIC CONTROL. Cape Town South Africa.

Khalil, H. (1996). Nonlinear Systems. EEUU: Prentice Hall.

Kuo, B. (1996). Sistemas de Control Automático. México: Prentice Hall Hispanoamericana S.A. ISBN: 968-880-723-0.

Lewis, F. Vrabie, D. y Syrmos, V. (2012). Optimal Control. EEUU: John Wiley & Sons. ISBN 978-1-118-12266-2.

López, C. de (2014). Evaluación de desempeño de dos técnicas de optimización bio-inspiradas: Algoritmos Genéticos y Enjambre de Partículas. TEKHNÊ. 11(1), 49-58. ISSN: 1692-8407.

Mazaira, I. (2011 a). Programa Analítico de la Asignatura Ingeniería de control I. Universidad de Oriente. Facultad de Ingeniería Eléctrica. Departamento de Control Automático. Santiago de Cuba. Cuba.

Mazaira, I. (2011 b). Programa Analítico de la Asignatura Ingeniería de control II. Universidad de Oriente. Facultad de Ingeniería Eléctrica. Departamento de Control Automático. Santiago de Cuba. Cuba.

Morera, M. (1994). Accionamiento Eléctrico Automatizado II. La Habana: Pueblo y Educación. ISBN: 959-13-0312-2.

Nagarkar, M. y Vikhe, G. de (2016). Optimización del regulador lineal cuadrático (LQR) del sistema de control de suspensión de coche usando el algoritmo genético. INGENIERÍA E INVESTIGACIÓN. 36(1), 23-30. DOI: http://dx.doi.org/10.15446/ing.investig.v36n1.49253.

Neto, A. Damo, T. y Coelho, A. de (2012). Laboratory Essay with Online Back-calculation Anti-windup Scheme for a MTG System. IFAC PROCEEDINGS VOLUMES. (45), 104-109.

Ogata, K. (2010). Ingeniería de Control Moderna. Madrid: Pearson Education Hall. ISBN: 978-84-8322-660-5.

Robet, P. y Gautier, M. (2014). Cascaded loops control of DC motor driven joint including an acceleration loop. (CD-ROM) En: 19th WORLD CONGRESS THE INTERNATIONAL FEDERATION OF AUTOMATIC CONTROL. Cape Town South Africa.

Sears, F. y otros. (2008). Física Universitaria. La Habana: Félix Varela.

Silva, E. Maass, A. y Vargas, F. (2014). Optimal design of remote controllers for LTI plants over erasure channels. (CD-ROM) En: 19th WORLD CONGRESS THE INTERNATIONAL FEDERATION OF AUTOMATIC CONTROL. Cape Town South Africa. August 24-29.

Smilgevičius, A. Rinkevičienė, R. y Savickienė, Z. de (2006). Operation of Electric Motor with Elastic Load. 6(70), 15-18. ISSN: 1392-1215.

Szabat, K. y Orłowska-Kowalska, T. de (2008). Performance Improvement of Industrial Drives With Mechanical Elasticity Using Nonlinear Adaptive Kalman Filter. IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS. 55(3), 1075-1084.

Thomsen, S. Hoffmann, N. y Wilhelm, F. de (2011). PI Control, PI-Based State Space Control, and Model-Based Predictive Control for Drive Systems With Elastically Coupled Loads—A Comparative Study. 58(8), 3647-3657. DOI: 10.1109/TIE.2010.2089950.

Vera, A. y Morán, A. (s/f). Control de Posición Multi-Objetivo de un Brazo Robot Antropomórfico Usando Algoritmos Genéticos. (en línea). Disponible en: https://www.researchgate.net/profile/Antonio_Moran9/publication/271217754_MultiObjective_Position_Control_of_a_Robot_Arm_Using_Genetic_Algorithms_Spanish/links/54c30f260cf2911c7a4ab525.pdf?origin=publication_d etail. [Consultado el 7 de abril 2015].

Descargas

Publicado

2018-09-28

Cómo citar

Bory Prevez, H., & de León Montoya, J. R. (2018). DISEÑO Y EVALUACIÓN DE UN CONTROLADOR DE POSICIÓN ÓPTIMO VÍA ALGORITMO GENÉTICO. Mikarimin. Revista Científica Multidisciplinaria, 4(4), 195–212. Recuperado a partir de https://revista.uniandes.edu.ec/ojs/index.php/mikarimin/article/view/1200

Número

Sección

Ciencias Informáticas