Modelos, Control y Sistema de Visión

Central     Modelos     Control     Visión     Aplicaciones     Mapa del sitio     Publicaciones     Sobre el autor      
Inverso     Directo     Indirecto     PID     Realimentación     Multivariable     Dinámica y LTI     Estabilidad      
Control basado en la linealización por realimentación
 

 
Para aplicar el control basado en la linealización por realimentación se debe obtener un modelo de la forma en que se muestra en la siguiente figura

          

                                                                    

El modelo de la planta a obtener se representa por la ecuación (1). Nótese que es necesario definir dos núcleos estimadores (uno para f(X) y otro para g(X)). Los parámetros de entrada son los valores restrasados de la planta y la ley de control, representados por la ecuación (2), aunque pueden aplicarse estructuras alternativas de entrada.

 

Para obtener el modelo se define la función de coste (3). Se deberán adaptar los parámetros de los núcleos estimadores f y g. El resultado de aplicar la regla de la cadena resulta en las ecuaciones (4.1) para f y (4.2) para g. La siguiente figura muestra el sistema equivalente después de aplicar el controlador

 

 

La diferencia fundamental entre el controlador que nos ocupa y el control basado en el modelo indirecto es que en este basta con obtener el modelo de la planta y se obtienen directamente los términos que definen al controlador, en el segundo, son necesarios dos pasos: primero el modelo de la planta y después el modelo del controlador. Ambas configuraciones de control necesitan, al menos, dos núcleos estimadores.

 

Un ejemplo de aplicación es el control de un eslabón, que puede describirse como una segunda representación. Otro ejemplo es el control de un brazo articulado.

 

Matlab implementa un ejemplo de este tipo de controlador a través de Simulink --> Neural Network Toolbox --> Control Systems --> NARMA-L2 Controller. La descripción de su funcionamiento se describe aquí.