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

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.