Notas de ClaseControl Automático 2   Julio H. Braslavsky jbrasla@unq.edu.ar   10 de julio de 2000
ResumenEstas notas son una transcripción de las transparencias usadas para las clases de Control Automático 2dadas en el c...
Índice General1 Introducción                                                                                              ...
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Capítulo 1Introducción1.1     Introducción a Control Automático 2Esta materia es un curso avanzado en sistemas lineales y ...
1. Introducción                                                                                               51.1.3 Siste...
1. Introducción                                                                                                  6      7....
1. Introducción                                                                                                7          ...
Capítulo 2Descripción Matemática de Sistemas2.1         Una taxonomía de sistemas    Uno de los problemas más simples en r...
2. Descripción Matemática de Sistemas                                                                                     ...
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  1. 1. Notas de ClaseControl Automático 2 Julio H. Braslavsky jbrasla@unq.edu.ar 10 de julio de 2000
  2. 2. ResumenEstas notas son una transcripción de las transparencias usadas para las clases de Control Automático 2dadas en el cuatrimestre de otoño de 2000. No pretende ser un apunte completo para el curso, sino unaguía detallada para el estudio del material citado como biliografía recomendada, en el cual se basa.
  3. 3. Índice General1 Introducción 4 1.1 Introducción a Control Automático 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.1 Representación Externa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.2 Representación Interna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.3 Sistemas Estacionarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2 Panorama de la Materia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.3 Bibliografía y Material de Estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4 Cursado y Regularización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.5 Calendario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 Descripción Matemática de Sistemas 8 2.1 Una taxonomía de sistemas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2 Sistemas Lineales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3 Sistemas lineales estacionarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.1 Representación entrada-salida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3.2 Representación en Espacio de Estados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4 Representación en diagrama de bloques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.5 Linealización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.6 Sistemas discretos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.6.1 Descripción entrada-salida de sistemas discretos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.6.2 Representación en Espacio de Estados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.7 Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.8 Ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 Herramientas de Álgebra Lineal 19 3.1 Vectores y Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.2 Bases y Ortonormalización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.2.1 Norma de vectores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.2.2 Ortonormalización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.3 Ecuaciones Lineales Algebraicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.4 Transformaciones de Similitud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.5 Forma Diagonal y Forma de Jordan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.5.1 Autovalores y autovectores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.5.2 Forma Companion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.6 Funciones de Matrices Cuadradas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.6.1 Polinomios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.6.2 Polinomio mínimo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.6.3 Funciones matriciales no necesariamente polinomiales . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.6.4 Series de Potencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.6.5 Diferenciación e Integración Matricial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.6.6 La Exponencial Matricial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.7 Ecuación de Lyapunov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.8 Formas Cuadráticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.8.1 Matrices definidas y semi-definidas positivas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.9 La Descomposición en Valores Singulares (SVD) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.10 Normas de Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 1
  4. 4. Índice General 2 3.11 Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.12 Ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374 Solución de la Ecuación de Estado y Realizaciones 39 4.1 Solución de Ecuaciones de Estado Estacionarias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4.1.1 Comportamiento asintótico de la respuesta a entrada nula . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4.1.2 Discretización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.2 Ecuaciones de Estado Equivalentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.2.1 Equivalencia a estado cero . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.2.2 Parámetros de Markov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.3 Formas Canónicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 4.3.1 Forma canónica modal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 4.3.2 Forma canónica controlable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 4.3.3 Forma canónica del controlador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.4 Realizaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.4.1 Realización Mínima . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.4.2 Sistemas Discretos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.5 Solución de Ecuaciones de Estado Inestacionarias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.5.1 Matriz Fundamental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 4.5.2 Caso Discreto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.6 Ecuaciones Inestacionarias Equivalentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.7 Realizaciones de Sistemas Inestacionarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 4.8 Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 4.9 Ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 575 Estabilidad 58 5.1 Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 5.2 Estabilidad Entrada-Salida de Sistemas Estacionarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 5.2.1 Representación externa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 5.2.2 Caso MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 5.2.3 Representación interna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 5.2.4 Caso discreto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 5.3 Estabilidad Interna de Sistemas Estacionarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 5.3.1 Sistemas discretos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 5.4 El Teorema de Lyapunov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 5.5 Estabilidad Interna de Sistemas Discretos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 5.6 Estabilidad de Sistemas Inestacionarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 5.6.1 Estabilidad entrada/salida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 5.6.2 Estabilidad interna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 5.6.3 Invariancia frente a transformaciones de equivalencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 5.7 Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 5.8 Ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 706 Controlabilidad y Observabilidad 727 Especificaciones y Limitaciones de Diseño 73 7.1 Sensibilidad y Robustez . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 7.1.1 Perturbaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 7.1.2 Incertidumbre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 7.2 Funciones de Sensibilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 7.3 Especificaciones de la Respuesta en Frecuencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 7.4 Robustez . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 7.4.1 Estabilidad Robusta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 7.4.2 Desempeño robusto . . . . . . . . . . . . . . §¥£  ¡ ¦ ¤¢ §¥¢   ¨ ¦¤ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 7.5 Restricciones algebraicas en y . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 7.6 Especificaciones de diseño en la respuesta temporal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 7.7 Restricciones en la Respuesta al Escalón . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 7.7.1 Efecto de ceros y polos en el eje imaginario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
  5. 5. Índice General 3 7.8 Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 7.9 Ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 878 Realimentación de Estados y Observadores 89 8.1 Panorama del capítulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 8.2 Nota Histórica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 8.3 Realimentación de Estados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 8.3.1 Otra receta para calcular . . . . . . . . . . . . . . . © . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 8.4 Estabilización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 8.5 Regulación y Seguimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 8.5.1 Seguimiento Robusto: Acción Integral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 8.6 Observadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 8.6.1 Una primer solución: Observador a lazo abierto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 8.6.2 Una solución mejor: Observador a lazo cerrado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 8.6.3 Observador de orden reducido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 8.7 Realimentación de estados estimados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 8.8 Realimentación de estados — caso MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 8.8.1 Diseño Cíclico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 8.8.2 Diseño via Ecuación de Sylvester . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 8.8.3 Diseño Canónico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 8.9 Observadores — MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 8.9.1 Observador MIMO de orden reducido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 8.9.2 Nota Histórica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 8.10 Consideraciones de diseño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 8.10.1 Dificultades de la realimentación de ganancia elevada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 8.10.2 Resumen del proceso de diseño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 8.11 Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 8.12 Ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1129 Introducción al Control Óptimo 114 9.1 Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 9.1.1 El Principio de Optimalidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 9.1.2 Nota Histórica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 9.2 Control LQ discreto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 9.2.1 Transición "! . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 9.2.2 Transición ! %$ # . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 9.2.3 Transición . . . . . . )( . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 9.3 Control LQ en tiempo continuo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 9.4 Control LQ de Horizonte Infinito . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 9.5 Estimadores Óptimos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 9.5.1 Modelos de sistemas con ruido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 9.5.2 Filtro de Kalman discreto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 9.6 Notas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 9.7 Ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
  6. 6. Capítulo 1Introducción1.1 Introducción a Control Automático 2Esta materia es un curso avanzado en sistemas lineales y técnicas de control, que introduce la representa-ción y el diseño de sistemas en dominio temporal. Los sistemas a los que nos referiremos a lo largo de la materia son representaciones matemáticas desistemas físicos, y el tipo de representación considerada son las ecuaciones en variable de estado. En general, vamos a asumir que el modelo del sistema físico está disponible. Es decir, no vamos aprofundizar en la obtención de este modelo, que puede hacerse utilizando técnicas de modelado a partir deleyes físicas (como en Procesos y Máquinas), o a través de estimación paramétrica (como en Identificación).1.1.1 Representación ExternaA partir de la propiedad de linearidad, un sistema puede describirse mediante la ecuación integral SR(PIH(FCC¢ 97532¢ 0 1 Q ¦ E¢ G¦ ED1 8 6 4 ¦1 (1.1) A B 8@ G 0La ecuación (1.1) describe la relación entre la señal de entrada y la señal de salida , ambas funciones, en 1general vectoriales, de la variable real , el tiempo. Este tipo de representación es entrada-salida o externa, y el sistema en sí está descripto como un ope- Grador, denotémoslo , que mapea la función en , T 0 0 XG VT W U G 4 0 T bc1SQR¦(P¢IGH¦(FDCC¢ 8 6`YF2¢ 0 E E 1 4 ¦1 Aa 8@ GPara cada posible señal de entrada , el operador “computa” la salida T 0 a través de la integral (1.1), queestá definida por la función , intrínseca al sistema. A1.1.2 Representación InternaLa descripción externa (1.1) vale para sistemas a parámetros distribuidos (como las líneas de transmisión deenergía eléctrica). Cuando el sistema es a parámetros concentrados, entonces también puede describirsepor ecuaciones del tipo 3CrHF2qgiF2¢ e F2g£F2¢ d e ¦1¢ G¦1¢ p h ¦1 ¦1¢ f 4 ¦1 (1.2) b(¦F2IHF2xwSF2¢ e 3Cut532¢ 0 1¢ G¦1¢ v h ¦1 ¦1¢ s 4 ¦1 (1.3)Notar que la ecuación (1.2) es un sistema de ecuaciones diferenciales de primer orden, mientras que laecuación (1.3) es un sistema de ecuaciones algebraicas. Conforman lo que se conoce como representacióninterna de sistemas lineales. e Como el vector se denomina el estado del sistema, el conjunto de ecuaciones (1.2), (1.3) se denominanecuación en espacio de estados, o simplemente, ecuación de estado. 4
  7. 7. 1. Introducción 51.1.3 Sistemas EstacionariosSi el sistema es lineal, además de ser a parámetros concentrados, estacionario, entonces las ecuaciones(1.1), (1.2) y (1.3) se reducen a 1 C¢ 8 6 532¢ 0 4 ¦1 iQ (PIH(E 1 ¦ E¢ G¦ y (1.4) h ¦ 1A f 4 ¦ 1 32¢IGBpwSF2¢ e g£F2¢ d e ¦1 (1.5) b(F12IG€g(F2¢ e t532¢ 0 ¦ ¢ v h ¦1 s 4 ¦1 (1.6)Para los sistemas lineales estacionarios es posible aplicar la transformada de Laplace, que es una herra-mienta importante en análisis y diseño (Control Automático 1). Aplicando la transformada de Laplace a (1.4)obtenemos la familiar representación §¥I  G §¥¢   5§¥¢   0 ¦ ¤¢ ¦ ¤ 4 ¦¤ (1.7) „C31C¢ ƒq‚4B§¥¢   ¦ ¦¤ Adonde la función es la función o matriz transferencia del sistema. Ambas (1.4) y (1.7) sonrepresentaciones externas; (1.4) en el dominio temporal, y (1.7) en el dominio frecuencial. A A1.2 Panorama de la Materia 1. Introducción 3.9. Formas cuadráticas y matrices definidas positi- vas 2. Descripción Matemática de Sistemas 3.10. Descomposición en valores singulares 3. Herramientas de Álgebra Lineal 3.11. Normas de matrices 4. Solución de la Ecuación de Estado y Realiza- 4. Solución de la Ecuación de Estado y Realizaciones ciones 4.1. Solución de ecuaciones de estado estaciona- 5. Estabilidad rias 4.2. Cambio de coordenadas 6. Controlabilidad y Observabilidad 4.3. Realizaciones 7. Especificaciones y Limitaciones de Diseño 4.4. Sistemas lineales inestacionarios 8. Realimentación de Estados y Observadores 5. Estabilidad 9. Introducción al Control Óptimo 5.1. Estabilidad entrada-salida 2. Descripción Matemática de Sistemas 5.2. Estabilidad interna 5.3. Teorema de Lyapunov 2.1. Una taxonomía de sistemas 5.4. Estabilidad de sistemas inestacionarios 2.2. Sistemas lineales 2.3. Sistemal lineales estacionarios 6. Controlabilidad y Observabilidad 2.4. Linealización 6.1. Controlabilidad 2.5. Sistemas discretos 6.2. Observabilidad 3. Herramientas de Álgebra Lineal 6.3. Descomposiciones canónicas 6.4. Condiciones en ecuaciones en forma de Jordan 3.1. Vectores y matrices 6.5. Ecuaciones de estado discretas 3.2. Bases y ortonormalización 6.6. Controlabilidad y muestreo 3.3. Ecuaciones lineales algebraicas 6.7. Sistemas inestacionarios 3.4. Transformaciones de similaridad 3.5. Forma diagonal y forma de Jordan 7. Especificaciones y Limitaciones de Diseño 3.6. Funciones matriciales 7.1. Funciones de sensitividad 3.7. Ecuación de Lyapunov 7.2. Especificaciones de diseño 3.8. Algunas fórmulas útiles 7.3. Limitaciones en la respuesta temporal
  8. 8. 1. Introducción 6 7.4. Limitaciones en la respuesta frecuencial 8.7. Realimentación de estados estimados — Caso MIMO 8. Realimentación de Estados y Observadores 8.1. Realimentación de estados 9. Introducción al Control Óptimo 8.2. Regulación y seguimiento 9.1. El principio de optimalidad 8.3. Observadores 9.2. Regulador óptimo cuadrático 8.4. Realimentación de estados estimados 8.5. Realimentación de estados — Caso MIMO 9.3. Estimador óptimo cuadrático 8.6. Observadores — Caso MIMO 9.4. Control óptimo cuadrático Gaussiano1.3 Bibliografía y Material de EstudioEl programa sigue principalmente los libros (en inglés, sorry!) 1. Chi-Tsong Chen. Linear System Theory and Design. Oxford University Press, 3rd edition, 1999. 2. John S. Bay. Fundamentals of Linear State Space Systems. WCB/McGraw-Hill, 1999. Otros libros recomendados: 3. Wilson J. Rugh. Linear System Theory. Prentice Hall, 2nd edition, 1995. 4. T. Kailath. Linear Systems. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1980. 5. E.D. Sontag. Mathematical control theory. Deterministic finite dimensional systems. Springer-Verlag, 2nd edition, 1998.1.4 Cursado y RegularizaciónRegularización: La materia se regulariza aprobando los dos parciales y los trabajos prácticos con un pro- medio de por lo menos 60%. De ser necesario, habrá un parcial recuperatorio.Aprobación: La materia se aprueba en el examen final, consistente de dos partes: práctica y coloquio. Para regulares, la práctica cubre los capítulos no incluídos en los trabajos prácticos y parciales. No regulares (libres) rinden práctica sobre toda la materia. El coloquio es no promocionable y cubre toda la materia. El promedio de regularización contribuye a la nota del examen final en la siguiente proporción: Parciales: 40% Trabajos Prácticos: 20% Práctica Final: 20% Coloquio Final: 20%1.5 Calendario L UNES M ARTES M IÉRCOLES J UEVES V IERNES Mar 6 Clase 1 7 8 Clase 2 9 10 §1 §2 13 Clase 3 14 15 Clase 4 16 17 §2 §2 20 Clase 5 21 22 Clase 6 23 24 §3 §3
  9. 9. 1. Introducción 7 L UNES M ARTES M IÉRCOLES J UEVES V IERNES 27 Clase 7 28 29 Clase 8 30 31 §3 §3 Abr 3 Clase 9 4 5 Clase 10 6 7 §4 §4 10 Clase 11 11 12 Clase 12 13 14 §4 §4 17 Clase 13 18 19 Clase 14 20 21 §5 §5 Jueves santo Viernes santo 24 Clase 15 25 26 Clase 16 27 28 Mesas de abril Mesas de abril Mesas de abril Mesas de abril Mesas de abril §5 §6 May 1 2 3 4 5 D. del Trabajador Primer parcial 8 Clase 17 9 10 Clase 18 11 12 §6 §6 15 Clase 19 16 17 Clase 20 18 19 §6 §7 22 Clase 21 23 24 Clase 22 25 26 §7 §7 29 Clase 23 30 31 Clase 24 Jun 1 2 §7 §8 5 Clase 25 6 7 Clase 26 8 9 §8 §8 12 13 14 Clase 27 15 16 Segundo parcial §8 19 Clase 28 20 21 Clase 29 22 23 §8 §9 26 Clase 30 27 28 Clase 31 29 30 §9 §9 Jul 3 Clase 32 4 5 Clase 33 6 7 §9 §9 Entrega de Actas
  10. 10. Capítulo 2Descripción Matemática de Sistemas2.1 Una taxonomía de sistemas Uno de los problemas más simples en robótica es el control de laposición de un brazo simple de robot usando un motor colocado en la Gjunta. Matemáticamente, este sistema no es más que un péndulo controladopor torque. Asumiendo que la fricción es despreciable, que el brazo es rígido, y …que toda la masa del brazo está concentrada en el extremo libre, aplican- …do las leyes de Newton, el ángulo respecto de la vertical está dado porla ecuación diferencial R3Cr‚£F2‘… – H”X† ’3C‘† b ¦ 1 ¢ G 4 ¦ 1 ¢ • “ ‡ h ¦ 1 ¢ ‰… (2.1) ‡ ˆ†El brazo simple de robot es un ejemplo de lo que se llama un sistemadinámico, causal, de tiempo continuo, finito-dimensional, no lineal y esta-cionario. Figura 2.1: Péndulo Dinámico se refiere a que las variables que definen el estado del brazo 1 … d… Gen un instante dado, y , no dependen en forma instantánea del torque de control . Si por ejemplo se …aplica un valor de torque constante, tomará un tiempo no nulo en alcanzar su valor de equilibrio. Un sistema no dinámico es estático, y en él la salida de- G pende en forma instantánea de la entrada. Un ejemplo es un 0 amplificador electrónico donde efectos capacitivos e inductivos son despreciables. Los sistemas estáticos suelen llamarse también sin memo- ria. Un sistema es causal o no anticipativo si la salida en un Figura 2.2: Amplificador instante dado depende de los valores presentes y pasados de la entrada, y no de valores futuros. Sistemas anticipativos o predictivos pueden “adivinar” entradas futuras. Ningún sistema físico real esanticipativo. La salida actual de un sistema causal depende del pasado de la entrada. ¿Pero cuánto tiempo atrástienen efecto valores pasados de la entrada? Estrictamente, habría que volver atrás en el tiempo hasta , — ˜lo que no es muy práctico. El concepto de estado salva este problema. ¦ y 2¢ e 1 y1 y1 El estado F2rG ¦1¢ de un sistema en el instante es la información en que junto con la entrada para y t£1 1 ™ determina unívocamente la salida 3C¢ 0 ¦1 para todo y ‚£1 1 ™ . ¦ 2¢ e 1 y1 … El estado d… y resume toda la historia del sistema desde y1 hasta : conociendo el valor de ángulo y — ˜ Gvelocidad angular en , podemos predecir la respuesta del brazo de robot a valores de torque para todoy ‚£1 1 ™ . 8
  11. 11. 2. Descripción Matemática de Sistemas 9 Podemos pensar que la entrada para y du1 1 ™ y las condiciones iniciales ¦ y 2¢ e 1 determinan la evolución delsistema para y tY1 1 ™ ¦ y 2¢ e 1 f e t”SHF2¢ e ¦ 1 ¢ gBy 1 ™ 1 D¦1 y 1‚™£1iD232IG 3C¢ e ¦1 El ejemplo del brazo de robot es finito-dimensional, puesto que el estado 1 en un instante cualquierade tiempo puede ser caracterizado completamente por un número finito de parámetros (en este caso, dos:ángulo y velocidad angular). Un ejemplo de sistema infinito-dimensional aparece en el problema de regulación de la temperatura delaula por medio de acondicionadores de aire. La temperatura aparece como una distribución en todo elvolumen del aula, y su caracterización completa requiere un número infinito de datos (la temperatura entodos los puntos del aula). 1 El término en tiempo continuo se refiere al hecho de que la variable es continua, en contraste al casode un sistema definido por una ecuación diferencia b e ˜gh e 4 7h e G p f j §ih ih2.2 Sistemas LinealesUn sistema se llama lineal si cumple con el principio de superposición, es decir, dados dos pares de condi-ciones iniciales y entradas, ¦ y 2¢ §e 1 k t”SHF2¢ e 1 ™ 1 D¦1 k up%n4 D oDj ¦1 f e y y 1‚™£1lDHF2¢ k G para m (2.2)tenemos que e ¦ y 2¢ r e S¦ y 2¢ q 1 h 1 e t”SHF2¢ e ’3C¢ %e G f By 1 ™ 1 D¦1 r h ¦1 q t£iHF2¢ r wSF2¢ q 1 ™ 1 D¦1 G h ¦1 (2.3) y s ¦ y C¢ k e 1 t”SHF2¢ e s 1 ™ 1 D¦1 k b v$tus s f e y y ‚£SH3C¢ k G 1 ™ 1 D¦1 (2.4) La propiedad (2.3) es de aditividad, y la propiedad (2.4) de homogeneidad. La combinación de ambas esla propiedad de superposición La propiedad de aditividad permite considerar la respuesta del sistema como la superposición de larespuesta a condiciones iniciales y excitación aplicadas por separado. ¦ y C¢ e 1 y ‚£SHF2¢ w e 1 ™ 1 D¦1 ¦1¢ f e { y 1t™£1S~}w4£F2rG D By tYlHF2¢ ‘e ’3C¢ §e YF2¢ e e 1 ™ 1 D¦1 x h ¦1 w 4 ¦1 yzzz }`5¦ y C¢ e 4 1 y 1t™£1lD232¢ x e z ¦1 1 ™ 1 D¦1¢ f e zzz y ”iHF2rG z| La respuesta de un sistema lineal es la superposición de su respuesta libre (a condi- ciones iniciales, sin excitación) y su respuesta forzada (a excitación, con condiciones iniciales nulas — relajado). Los sistemas no lineales, como el brazo de robot, no cumplen con el principio de superposición.2.3 Sistemas lineales estacionariosUn sistema es estacionario si para cada par condiciones iniciales y entrada ¦ y C¢ e 1 ‚£i232¢ e 1 ™ 1 D¦1 ¦1¢ f e y y 1‚™£1SDHF2rG (2.5)
  12. 12. 2. Descripción Matemática de Sistemas 10y cada v t ¨ , tenemos que ¦ ¨ h y C¢ e 1 ¨ h y t£SH¦ ¨ 2¢ e 1 ™ 1 D 1 b ¨ h y ‚£SHF2¢ r `(¦ ¨ 2rG €e 1 ™ 1 D¦1 G h 1¢ f (2.6) Es decir, el sistema responde da la misma respuesta, corrida en tiempo, si se le aplica la misma entradacorrida con iguales condiciones iniciales. Un sistema que no cumple esta propiedad se dice inestacionario.2.3.1 Representación entrada-salidaPor superposición se deduce la representación de sistemas lineales mediante la integral de convolución €IR(PIH(FCC¢ ‡ V7532¢ 0 D E Q ¦ E¢ G¦ ED1  6 4 ¦1 (2.7) ‚ R3ƒ2¢ ‡ ¦ ED1 F2¢ ¦1 Edonde es respuesta al impulso: la salida del sistema a un impulso unitario „ en el instante(Chen 1999). La causalidad implica que `5(FC2¢ ‡ } 4 ¦ ED1 u£1 E † causalidad … para ,y como las condiciones iniciales se asumen nulas, (2.7) se reduce a €IR(PIH(FCC¢ ‡ 8 7532¢ 0 b E Q ¦ E¢ G¦ ED1 6 4 ¦1 8@Si el sistema tiene entradas y salidas, entonces hablamos de la matriz de respuesta al impulso ˆ ‡ t R3ƒ2¢ ¦ ED1ŒH”v‹Š‰ . A Si el sistema es estacionario entonces para cualquier se cumple ¨ 2¢ ‡ Y¦ ¨ 3D ¨ R2¢ ‡ 5(3ƒ2¢ ‡ 1 4 h E h 1 4 ¦ ED1 RŽpD E b ¦} ŽpcE 2¢ ‡ ¦ }D 1 1 2¢ ‡ ¦ (EAsí podemos redefinir simplemente como . La representación entrada-salida del sistemase reduce a 2IH(¢ ‡ 8 7IR(PIH(E C¢ ‡ 8 7532¢ 0 1¢G¦ E 6 4 E Q ¦ E¢ G¦ 1 6 4 ¦1 €rQ (E b E ¦ y y w£F2¢ ‡ } 4 ¦1 9”1 } †La condición de causalidad para un sistema lineal estacionario se reduce a para .2.3.2 Representación en Espacio de EstadosTodo sistema lineal finito-dimensional puede describirse mediante ecuaciones de estado (EE) 3CrHF2qgiF2¢ e F2g£F2¢ d e ¦1¢ G¦1¢ p h ¦1 ¦1¢ f 4 ¦1 b(¦F2IHF2xwSF2¢ e 3Cut532¢ 0 1¢ G¦1¢ v h ¦1 ¦1¢ s 4 ¦1 jPara un sistema de orden , el vector de estados es un vector ‘ , es decir que tiene ’ B‘ ‘ variables de estado, Y‚t 32¢ e “ v ¦1 1 para cada . Si el sistema tiene entradas y salidas, entonces ‡ ˆ ‹ ‚t F2rG v ¦1¢ e ‰ ‚t 3C¢ 0 v ¦1. LasH52˜”ufvD sD pDmatrices se suelen llamar v f U “ Š “ $t de evolución Š‰ v s U “ H”$t de salida ‹ v pU ŒŠ “ t de entrada ‹Š‰ v v U ŒH”t de ganancia directa Cuando el sistema es además estacionario, entonces la representación en EE se reduce a 32IBwSF2¢ e g£F2¢ d e ¦1¢ G p h ¦1 f 4 ¦1 (F2I€g(F2¢ e t532¢ 0 b ¦1¢ G v h ¦1 s 4 ¦1 (2.8)
  13. 13. 2. Descripción Matemática de Sistemas 11Aplicando la transformada de Laplace a (2.8) obtenemos   e g–Ž•¢ e §¥¢   e ¤ f 4 ¦} ¦¤ §¥I  G g’§¥¢ ¦ ¤¢ p h ¦ ¤   e t5§¥¢   0 s 4 ¦¤ D(¦§Pr  G gS§P¢ ¤¢ v h ¦ ¤de donde siguen  e e p q ‚ Yf Ž¥‚5§¥¢ ¦ — ¤¢ 4 ¦ ¤ §¥˜  G p q ‚ Yf Ž¥SŽ•¢ ¦ ¤¢ ¦ — ¤¢ h ¦ }  0 q ‚ Yf Ž¥‚5§¥¢ e p ¦ — ¤¢ 4 ¦ ¤ b(¦§P¢r  G vg™p ¦ ¤ h q ‚ Yf Ž ¥us SŽ•¢ — ¤¢ h ¦ } (2.9) ¦ §¤P¢   e §¥¢   0 ¦¤ Ž•¢ e ¦} §Pr  G ¦ ¤¢Las ecuaciones algebraicas (2.9) permiten computar F2¢ 0 F2¢ e ¦1 ¦1 y de y . Las transformadas inversas wYŽ¥¢ e } 4 ¦}dan e . Asignando vemos que la matriz transferencia del sistema es vwh™p q ‚ ¦Yf —Ž¥¢uY§¥¢   ¤ s 4 ¦¤ AEn M ATLAB las funciones tf2ss y ss2tf permiten pasar de una representación a otra.Ejemplo 2.1. Supongamos que el brazo de robot trabaja tomando objetos de distinta masa. Entonces †varía con cada objeto y tenemos que escribir (F2rt£F2‘… – H‡ F2¢ † SF2Ž‰ … 3C¢ † b ¦1¢ G 4 ¦1¢ •“ ¦1 h ¦1¢ ¦1El sistema se convierte en inestacionario.Ejemplo 2.2. Consideremos un cohete a reacción que asciende en forma vertical de la superficie de la tierra.La fuerza de propulsión es el producto , donde yG } œ† es la velocidad relativa de escape de gases, y} 9† y G 3C¢ d † ƒš ¦1 › › pš la velocidad de variación de masa , supuestas constantes. Asumiendo la aceleración de la gravedad constante, ‡ b y G › h ‡ F2¢ † 5F2¢ ‰ ¢ 3C¢ † ¦1 4 ¦1 ¦1 š F2¢ ¢ 4 F12¢ q e¦1Como U ¦ 1 y G£h y † 4™F12¢ † , entonces ¦ . Definiendo y €™3Cd¢ d † G 4 ¦1 y •FŸ ¡ ž 3C¢ d ¢ ¦1 F2¢ ¢ 4 F2¢ e ¦1 ¦1 y tomando como salida la altura, llegamos a la representación en U rEE ¤ ¤ ¤ ¤ }`45¦Ž•¢ e D ¥ •©§ h } } h F32¢¢ q e ¦j } }} 4 F32¢¢ q dd e ¦1 ¦1 @ ª¨ « ‡ ¥ 32 r e ¤ ¥ ¦1 ¥ 32 r e ¦1 F2¢ ¢ ¦1 8 @ ª ­@¬ F2¢ q e ± } ® 4 ¦ 1 ¦1 •F2¢ r e °j ¯£F2¢ 0 ¥¦1 Figura 2.3: Cohete El sistema es lineal, de dimensión 2, e inestacionario.2.4 Representación en diagrama de bloquesEl diagrama de bloques se obtiene en forma directa de las EE.Ejemplo 2.3. El sistema ¤ ¤ ¤ ¤ F2¢ ‘e ³²˜} ¦1 q h •¦F2¢ b o 4 32¢ ‘dq e ¦1 o ¥ 1 e ¥ ¤ j r F32¢ dr e ¥¦1 ¥µ} ´ q (2.10) F12¢IGc·h F3C¢¢ q e ± ² o ® £F2¢ 0 ¦ ¶ ¥ ¦31C ¦1 re 4 ¦1tiene el diagrama de bloques de la Figura 2.4.
  14. 14. 2. Descripción Matemática de Sistemas 12 ¶ o 3CrG ¦1¢ 32¢ q d e ¦1 F2¢ q e ¦1 3C¢ 0 ¦1 o ¸ o ² ~} b F2¢ dr e ¦1 F2¢ e ¦1 r ¸ ² ´ Figura 2.4: DB del sistema (2.10)2.5 LinealizaciónLa gran mayoría de los sistemas físicos son no lineales. Una clase importante de ellos se puede describirpor las ecuaciones de estado e %d£F2¢ d e ¢ ¹ 4 ¦1 e H3CrHH3C¢ D¦1¢ GD¦1 y 2¢1 y e Y¦ y 2¢ e R3ºH¦ 4 1 D ¦1D e ¢ ¢ 532¢ 0 4 ¦1 e H3CrHH3C¢ D¦1¢ GD¦1 y 2¢ 1 R3ºH¦ D ¦1D (2.11) ¹ ¢donde y son campos vectoriales no lineales, es decir, escrita en términos escalares, la componente de32¢ d e¦1 m en (2.11) es F¦H¦ y 2¢ e ”H”HH¦ y 2¢ q e HF2¢ « Hº”H”HF2¢ q ”232¢ e º”H”HF2¢ q e ¢ k n£F2¢ dk e ¦1» 1 DbbbD 1 »¦1 GDbbbD¦1 G»¦1 DbbbD¦1 ¹ 4 ¦1 b y §e 5¦ y C¢ §e k 4 1 k “ “Este tipo de sistemas se trata en detalle en Sistemas No Lineales. Una ecuación de estado lineal es una herramienta útil para describir sistemas como (2.11) en formaaproximada. El proceso de obtención de un modelo lineal a partir de uno no lineal se llama linealización. La linealización se realiza alrededor de un punto o trayectoria de operación, definida por valores nomina-les y ¼ e F2¢ ¼ e , y ¦1 32IG ¦1¢ que satisfacen (2.11), ¼ ¦ y 2¢ e 1 ¼ f e t”SHF2¢ ¼ e 1 ™ 1 D¦1 ¦ 1 ¢ gBy y 1‚™£1iD232I¼ G Nos interesa el comportamiento de la ecuación no lineal (2.11) para una entrada y estado inicial “cerca- 32”H–32IG ˆ32IG ¦1¢½G h ¦1¢ 4 ¦1¢ ½y e h y e 4 y e 3CºHG ¦1¢½ ½y enos” a los valores nominales, es decir y para y ¼suficientemente ¼pequeños para . y t”1 1 ™ 3C¢ e £F2¢ e h¦1 4 ¦1 Suponemos que la correspondiente solución permanece cercana a la nominal, y escribimos3Cº½ e¦1¢ ¼ para cada . y t£1 1 ™ En términos de la ecuación de estado no lineal (2.11) tenemos ½ y e h y e Y¦ y 2º½ e S¦ y 2¢ e 23ºH3CºHwSF2˜G H3Cº½ e SF2¢ e ŒdY32”½ d e SF2¢ d e 4 1¢ h 1 D¦1D¦1¢½G h ¦1¢ D¦1¢ h ¦1 ¢ ¹ 4 ¦1¢ h ¦1 ¼ ¼ ¼ ¼ ¼ ¼
  15. 15. … •“ r – 2™† h Õ Ù 4 b … – •2“£‡ ¦ Ù h † ¢w… “ ºl… – HCֆ … … “ ºlG Ÿ‰ … h Ø × • “ Õ rd Ø× … •“ r – H † h Ù ‰0 Ø× •“ ‡ •“Õ h … “ ºi… – 2ˆ† … – H2ֆ r d … qG 4movimiento sonEjemplo 2.4. Consideremos el péndulo invertido sobre un carro móvil de la Figura 2.6. Las ecuaciones detrayectorias y no puntos estacionarios.ciones originales y sean estacionarias, debido a que las matrices Jacobianas se evalúan a lo largo de Notar que las EE obtenidas por linealización van a ser en general inestacionarias, aún cuando las fun- ¢ ¹ ¼ ¼ ¿ ¼ ¼ e¿ b ¦1D¦1¢ D¦1 4 ¦1¢ v D ¦1D¦1¢ D¦1 4 ¦1¢ R3ºHF2˜G H3C¢ e ¢ ¢G ¿ Y32XÔR3ºHF2˜G H3C¢ e ¢ ¢ ¿ 5F2us y ¼ ¼ ¼ , con ¼ Ó donde¦1D¦1¢ D¦1F¦HF2rG HF2¢ e ¢ ¢ £F2¢ 0 4 ¦1 ¦1 32¢ 0 F2¢ 0 YF2¦½ 0 ¦1 4 ¦1¢ D¦1 G¦1¢ v h ¦1 ¦1¢ s 4 ¦1 HF2¢ ½ H3CxgS32¢ ½ e F2u7£F2¢ ½ 0 ción lineal, de donde obtenemos la aproxima- De igual manera se expande la ecuación de salida ¦ ¦ 31ºDH31C¢rGHDH¦3C¢ e ¢ ¢ Y32¢ 0 1 4 ¦1 ¼ ¼ ¿ ¼ ¼ e¿ b ¦1D¦1¢ D¦1 4 ¦1¢ p D ¦1D¦1¢ D¦1 4 ¦1¢ (F¦HF2IG HF2¢ e ¢ ¹G ¿ ”F2˜°(F¦HF2rG HF2¢ e ¢ ¹ ¿ YF2f donde ¼e y ` y e 5¦ y 2º½ e 232¦2HF2˜wSF2¦½ e F2g5F2¦½ d e 4 1¢ D¦1¢½G¦1¢ p h ¦1¢ ¦1¢ f 4 ¦1¢ aproximadamente descripto por una EE lineal inestacionaria de la forma(el modelo incremental) queda Dado que ¼ ¼ la relación entre y ¼ ¼ ¼ ¦1¢½ F2º2G ¦1¢ 32”½ e D y e ”¦ y 12¢ e R3ºHF2˜G H3C¢ e %œ”3C¢ 4 D ¦1D¦1¢ D¦1 ¢ ¹ 4 ¦1 de Ì ƒÄÅ Ë CÄ ƒÄ Å Å Ì Ä Ì Ä ÊÌ Ä Ò x H”b x bb x b ¥b ƒbÄ b b b b b CbÄ b b ƒ H”ÎH”€”H͔HbÄ ÌÅ ËÅ Å Æe ¿ Ð Ë Ä b b Ë Ä Ê Ë Ä ÈÉ Å H”b xË CÄ x ƒÄ ÈÈÅ Å ¹ ¿ ÐÐ ¥xÌ ƒÄ Ä Ä Ê ÄÈ ÑÐÐÏ xÊ H”b bb ÅxÊ ƒÄ xÊ ÇÈ con respecto a , e representa el Jacobiano, o Matriz Jacobiana, del campo vectorial Ä donde la notación ¹ x ¼ ¼ e¿ ¼ ¼ ¼ ¼ ½G¦1D HHF¦rG D e ¢ G ¿ h e ¦ 1 D ¼ ¼e h ¦¦1 ¢ D ¦1 e¢ ¹ ¾ ¦1 ¢ e h ¦1 SF2¢ d e ¹ ¿ 5½ 3º˜G D ¢ ¹ ¿ ’pF2rG HF2¢ ŒdY32”½ d y volviendo a la notación vectorial, obtenemos, ‘ m Repitiendo la operación para cada DbbbDj HH””ŒÃ4 Figura 2.5: Trayectoria de operación y aproximación(2.12) « ½ G2¦3º˜¼ G D ¼ e ¢ «G ¿ ¼ ¼ qG ¿ 1D hÁÁÁ G¦1D k ¹ ¿ ”H2wh q ½ 23º˜G D e ¢ k ¹ ¿ h “ q “ e ¼ ¼ e ¿ ¼ ¼ ‘e ¿ ¼ ½ 3º˜G ¦1D D e¢ ¿ h Á Á Á ¦1D k ¹ ”2Hh q ½ e F¦rG D e ¢ k ¹ Àh ¿ ¦1 F2¢ e ¼ ¼ ¼ ¼ ¦1 F2¢ ½ e y ¼e ¦1D F¦rG D e ¢ k n£F¦D ½ gqG D ½ e h e ¢ k ¹ ¹ ¾ ¦1 G h , que queda 1 m ¦1 3C¢ e ye Especificamos la operación para la componentede y ; no se hace con respecto a la tercer variable . ealrededor de y 1 , reteniendo sólo los términos de primer orden. Notar que la expansión es en términos ¼ ¼ G Asumiendo diferenciabilidad, podemos expandir el lado derecho de esta ecuación usando series de Taylor ¦1¢ ¦1 3CrG 32¢ e13 2. Descripción Matemática de Sistemas
  16. 16. 2. Descripción Matemática de Sistemas 14 … † ‡ X† Õ G Ù 0 Figura 2.6: Péndulo invertido. w4 e d 0 4 r e 0 4 q e … Ú d … 4 ¦e Û ‘HD e %d4 d e ¦G ¢¹ Û ™t e v Definiendo , , y vemos que el sistema tiene la forma , dondey v ™t G ¹ , y está dada como e ¢ q ¹ ÇÈÈÉ ÇÈÈ re ÐÐ ÏÐ Ð ÏÐ %”D ¦G ÈÉ à ­Ý c« ‚ à ­Þw « Ë Ü ª ß â ßÝÝ e ¢ r ¹ 5‘HD e %¹ 4 ¦G ¢ 4 %”DD ¦G áÅ ÞãºPÅ Ë à ­Ý « PÅ å Å ¬ ä á ß á e ¢ Ú¹ Ò %” ¦G Ò à ­Ý â lå « á Å Ý Û e ¬à ­­w « ‚ Ý ª e ¢ Û¹ %”D ¦G ‚ ß ç ßÝ áÅ ¬ æ(¬ á Å Ë à ­Ýäß ã á « Å w å Ë Ü Å á Å ã ä áÅ ¬ 1–£}g£F2¢IG `532Ž¼ … é è ¦1 } è ¦1¢ YpF2rG HF2¢ e %¹ è ¦¦1¢ D¦1 ¢} Como trayectoria de operación tomamos , , que es fácil ver que satisface ¼ p f ¹ ¼ ¼ (es un equilibrio). Las matrices y de los respectivos Jacobianos de evaluados sobre esta trayectoriason } ÇÈÈÉ j } Ð ÏÐ }} Ð ÏÐ q } ÇÈÈÉ } } â cå « –Žp˜•¢ ¹ ¿ Vf 4 ¦ }D } 4 } } } ¹ ¿ 9p G ¿ 4 b å –Žê~•¢ 4 ¦ }D } e¿ Òj Ò q} } } â ç w« å å } w å ¬ æEjemplo 2.5 ((Rugh 1995)). Volvemos al ejemplo del cohete de la clase pasada. Las ecuaciones de movi-miento eran h ‡ F2¢ † 5F2¢ ‰ ¢ 3C¢ † ¦1 4 ¦1 ¦1 (F2IG D ¦1¢ › pš F2¢ d † F2rG ¦1 4 ¦1¢donde ahora tomamos la velocidad de cambio de masa libre 32¢ † ¦1 (ejercicio en la clase anterior). 3C¢ † ˜F2¢ e F2¢ d ¢ u3C¢ r e 3C¢ ¢ uF2¢ q e ¦1 4 ¦1 Ú ¦1 4 ¦1 ¦1 4 ¦1Definiendo como una variable de estado más, y denotando F2rG ¦1¢ , , ,ytomando como una entrada independiente llegamos al modelo no lineal 3C¢ r e ¦1 ÇÈÈÉ Ï 3C¢ q d e ÉÇ ¦1 Ð ÏÐ b F12IG › š h ‡ ¦ ¢ 3C¢ 4 Ò 3C¢ r d e ¦1 Ò ¦1 Úe 3C¢ ¦dÚ e ¦1 F2rG ¦1¢ Consideramos ahora su linealización alrededor una trayectoria nominal correspondiente a un valor cons- } 7† y œÖGG 4tante de la entrada . No es difícil calcular la trayectoria nominal explícitamente mediante integra- F2¢ %e ¦1 q F2¢ e ¦1 r 32¢ Ú e ¦1ción directa, primero de , luego y finalmente . Haciendo las cuentas obtenemos r › š yG † h 1o Y3C¢ %e 4 ¦1 q ‡ 1yG 1 y G £j ‘Ø 1 y G £j h ï h ¼ í’y † (y † í ë ™’y † î í uìy ë ë 1 y G Yj ‡ Y3C¢ r ¼ e 4 ¦1 h › h 1 í (y † ë š y † 4Y3C¢ ¦¼ e ¦1 Ú b 1 y gh G 1 Por simplicidad no escribimos la dependencia temporal de y . ñ ð
  17. 17. 2. Descripción Matemática de Sistemas 15Los Jacobianos necesarios son É Ï } ÉÇ }Ç j Ï } Y%”D e ¢ ¹ ¿ 4 ¦G } } b Ò e ò › š 5%”D e ¢ ¹G ¿ D Ò r Ú e %G › x Ú 4 ¦G ò e¿ } } j ¿ } š ¦32IG F2¢ Ú e 1¢ ¦1Substituyendo los valores nominales (sólo los de ¦ F12¢rG F2I‚Y32¢ ½ G 32¢ e 3C¢ e £F2¢ ½ e ¦1¢ G 4 ¦1 ¦1 y ¦1 4 ¦1 aparecen) obtenemos la EE linealizada en lasvariables incrementales y ¼n ¼ ` } ÇÈÉ j ÏÐ } ÇÈÉ ÏÐ } £F2º½ d e 4 ¦1¢ } } (F2ºHG 1 wš h b ¦1¢½ › SF2¦½ e r F1 gš h h ¦1¢ y G › x †¢ Ò yG y † Ò ¦ yG y } } j }Las condiciones iniciales para las variables incrementales están dadas por Ï } ÉÇ b Ò } ‘•¢ e –Ž•º½ e ¦ } 4 ¦ }¢ y †2.6 Sistemas discretosLa mayoría de los conceptos de EE para sistemas lineales continuos puede transladarse directamente a 1sistemas discretos, descriptos por ecuaciones diferencia. En este caso la variable temporal sólo asumevalores en un conjunto denumerable (cuyos elementos pueden “contarse” 2 ). Cuando el sistema discreto se obtiene a partir de un muestreo de un sistema continuo, vamos a considerar H”qaƒ%Öp~4 bbb o óDj óD } 4 £1 h ¨h ¨sólo el caso de muestreo regular, donde , , donde es el período de muestreo. En ¦ ¨ IG ¢ Geste caso denotamos las variables discretas (secuencias) como , etc. h Æ Œih Los conceptos de dimensión finita, causalidad, linealidad y el principio de superposición de las respuestasdebido a condiciones iniciales y entradas, son exactamente como en el caso continuo. Una salvedad: a diferencia del caso continuo, retardos puros no dan lugar a un sistema de dimensión ¨infinita si el retardo es un múltiplo del período de muestreo .2.6.1 Descripción entrada-salida de sistemas discretosDefinimos la secuencia de impulsos §ihI„ como j † 4 h 4 si } f † xihI„ † õh 4 si ôdonde y † son números enteros. Notar que en el caso discreto los impulsos son fácilmente realizables hfísicamente. G En un sistema lineal discreto toda secuencia de entrada puede representarse mediante la serie ŒÑh ö 4 G b † G §ih €ihIø † „  ‚ ÷ « D Si † ih ‡ denota la salida de una sistema discreto a una secuencia de impulsos aplicada en el instante† , entonces tenemos que † xihI„ D † Ñh ‡ ( † G † D ihI„ G †D ‡ Ñh i † (por homogeneidad) ö G †D † ihI„ D ‡ ö G b ih i † † (por aditividad) « « 2 Es decir, ponerse en correspondencia con los números naturales.

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