Este documento discute el análisis de sistemas de control con realimentación. Explica conceptos clave como la estabilidad, las estructuras de realimentación y cómo pueden estabilizar o inestabilizar sistemas. También presenta enfoques clásicos y modernos para el análisis de estabilidad, incluidos los márgenes de ganancia y fase, funciones de sensibilidad y el polinomio característico. El documento proporciona ejemplos para ilustrar estos conceptos y su aplicación al análisis de sistem

1. Análisis v2.doc 1
1. Análisis de Sistemas Realimentados
1. Análisis de Sistemas Realimentados 1
1.1. INTRODUCCIÓN..........................................................................................................2
1.2. ESTABILIDAD.............................................................................................................2
1.3. ESTRUCTURAS DE REALIMENTACIÓN........................................................................3
1.3.1. Sistemas Estables e Inestables ..........................................................................5
1.3.2. Estabilización de un Sistema Inestable.............................................................6
1.3.3. Inestabilización de un Sistema Estable.............................................................7
1.4. ENFOQUE CLÁSICO....................................................................................................9
1.4.1. Estabilidad relativa. ..........................................................................................9
1.4.2. Márgenes de estabilidad y diagramas de Bode..............................................10
1.4.3. Márgenes de ganancia y fase..........................................................................12
1.5. VISIÓN MODERNA ....................................................................................................13
1.5.1. Funciones de Sensibilidad Nominales ............................................................15
1.5.2. Estabilidad de lazo cerrado en base al Polinomio Característico ................18
1.5.3. Pico de sensibilidad.........................................................................................20
1.6. ROBUSTEZ................................................................................................................24
1.6.1. Error de modelado ..........................................................................................24
1.6.2. Estabilidad Robusta ........................................................................................27

2. Análisis v2.doc 2
1.1. Introducción
Dado un controlador y una planta conectados en realimentación, vamos a plan-
tear y contestar las siguientes preguntas:
¿Es el lazo cerrado estable?
¿Cuáles son las sensibilidades a distintas perturbaciones?
¿Cuál es el impacto de errores de modelado?
¿Es capaz de seguir referencias?
1.2. Estabilidad
Un sistema es estable si excitado con una entrada acotada, la salida permanece
acotada.

3. Análisis v2.doc 3
1.3. Estructuras de Realimentación
Realimentación:
reduce el efecto de perturbaciones
disminuye la sensibilidad a errores de modelado
estabiliza sistemas inestable
pero puede...
inestabilizar un sistema estable
generar oscilaciones en sistemas con una respuesta en lazo abierto suave
generar alta sensibilidad a ruido de medición.

4. Análisis v2.doc 4
( )
y s
( )
G s
( )
u s
Sis
( )
y s
( )
r s
+ -
( )
R s ( )
G s
( )
u s

5. Análisis v2.doc 5
1.3.1. Sistemas Estables e Inestables
Tanto en lazo abierto como en lazo cerrado, para que un sistema sea estable
se debe cumplir que los polos del sistema deben tener su parte real negativa.
En lazo abierto tengo un sistema
( )
( )
( )
N s
G s
D s
=
Para que sea estable, se debe cumplir que las raíces de ( )
D s , los polos del
sistema, deben tener su parte real negativa.
Si se realimenta el sistema con un regulador, ( )
( )
( )
P s
R s
L s
= , el sistema en lazo
cerrado resulta:
( )
( ) ( )
( ) ( )
( )
( )
( )
( )
( )
( )
( )
( )
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
1
1
N s P s
G s R s N s P s
D s L s
M s
N s P s
G s R s D s L s N s P s
D s L s
= = =
+ +
+
El polinomio ( ) ( ) ( ) ( )
D s L s N s P s
+ debe tener sus raíces con parte real nega-
tiva.
Punto crítico: ( ) ( )
1 0
G s R s
+ =

6. Análisis v2.doc 6
1.3.2. Estabilización de un Sistema Inestable
( )
1
1
G s
s
=
−
, ( ) 2
R s = , ( )
( ) ( )
( ) ( )
2
2
1
2
1 1
1
1
G s R s s
M s
G s R s s
s
−
= = =
+ +
+
−
0 0.5 1 1.5 2 2.5
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2

7. Análisis v2.doc 7
1.3.3. Inestabilización de un Sistema Estable
( )
( )( )( )
1
1 1 1
G s
s s s
=
+ + +
, ( ) 10
R s = ,
( )
( )
( )( )
3
10 1
3,1544 0,0772 1.8658j
s
M s
s s
+
=
+ − ±
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5

8. Análisis v2.doc 8
Visión Clásica: respuesta a un cambio en la referencia o márgenes de fase y
ganancia
Visión Moderna: La Banda de los Seis (según Astrom)

9. Análisis v2.doc 9
1.4. Enfoque Clásico
No es completo
Es importante por ser tradicional
1.4.1. Estabilidad relativa.
A menudo se necesita obtener alguna medida cuantitativa de cuán lejos de ser
inestable está un lazo nominal.
( )
( ) ( )
( ) ( )
1
G s R s
M s
G s R s
=
+
El punto crítico de estabilidad es cuando
( ) ( )
0
1 0
G s R s
+ = [1.1]
o
( ) ( )
0 1 0
G s R s j
= − + [1.2]
Se puede medir la distancia de la respuesta en frecuencia nominal al punto de
estabilidad crítica 1 0
j
− + .
Este punto corresponde a 0dB y -180º en el diagrama de Bode o Nyquist

10. Análisis v2.doc 10
1.4.2. Márgenes de estabilidad y diagramas de Bode
Los márgenes de estabilidad pueden describirse y cuantificarse también en
diagramas de Bode. (MG: distancia a 0db en 180gr)
Frequency (rad/sec)
Phase
(deg);
Magnitude
(dB)
Bode Diagrams
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
From: U(1)
10
-2
10
-1
10
0
10
1
-250
-200
-150
-100
-50
To:
Y(1)
Mf
Mg

11. Análisis v2.doc 11
Ejemplo Stephanopoulos.
( )
y s
( )
r s
+ -
( )
R s ( )
G s
( )
u s
( )
y s
( )
r s
+ -
( )
R s ( )
G s
( )
u s

12. Análisis v2.doc 12
1.4.3. Márgenes de ganancia y fase
En un diagrama polar (Nyquist), el sistema es inestable si encierra al 1 0
j
− + .
Definimos margen de ganancia g
M y margen de fase f
M
( )
10
20log
g
M a
= −
f
M φ
=
El margen de ganancia marca la ganancia adicional que llevaría el lazo cerra-
do a la condición de estabilidad crítica.
El margen de fase cuantifica el retardo de fase puro que debería agregarse pa-
ra alcanzar la misma condición de estabilidad crítica.

13. Análisis v2.doc 13
1.5. Visión Moderna
Sistema SISO de un grado de libertad
transferencia modificable: controlador ( )
R s .
planta nominal ( )
0
G s .
( )
y s
( )
r s
+ -
( )
R s ( )
G s
( )
u s
( )
e
d s ( )
s
d s
+
+
+
+
( )
m
d s
+
+
donde
( )
r s : Referencia ( )
e
d s , ( )
s
d s y ( )
m
d s : Perturbaciones
( )
y s : Salida ( )
u s : Control ( )
R s : Controlador
( )
0
G s : Modelo nominal de la planta

14. Análisis v2.doc 14
( )
( )
( )
P s
R s
L s
= , ( )
( )
( )
0
0
0
B s
G s
A s
=
Señales de interés
(ignorando el estado inicial)
( )
( )
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
[ ]
0
0
1 m e
R s
u s r s d s G s d s
G s R s
= − −
+
( )
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
[ ]
0 0
0
1
1 m s e
y s G s R s r s d s d s G s d s
G s R s
= − + +
+

15. Análisis v2.doc 15
1.5.1. Funciones de Sensibilidad Nominales
Función de sensibilidad
( )
( ) ( )
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
0
0
0 0 0
1
1
A s L s
S s
G s R s A s L s B s P s
= =
+ +
[1.3]
Función de sensibilidad complementaria
( )
( ) ( )
( ) ( )
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
0 0
0
0 0 0
1
G s R s B s P s
T s
G s R s A s L s B s P s
= =
+ +
[1.4]
Función de sensibilidad a perturbación de entrada
( )
( )
( ) ( )
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
0 0
0
0 0 0
1
i
G s B s L s
S s
G s R s A s L s B s P s
= =
+ +
[1.5]
Función de sensibilidad de control
( )
( )
( ) ( )
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
0
0
0 0 0
1
u
K s A s P s
S s
G s R s A s L s B s P s
= =
+ +
[1.6]

16. Análisis v2.doc 16
Las funciones de sensibilidad están relacionadas algebraicamente:
( ) ( )
0 0 1
S s T s
+ = [1.7]
( ) ( ) ( )
( )
( )
0
0 0 0
i
T s
S s S s G s
R s
= = [1.8]
( ) ( ) ( )
( )
( )
0
0 0
0
u
T s
S s S s K s
G s
= = [1.9]

17. Análisis v2.doc 17
Con las funciones de sensibilidad y bajo condiciones iniciales nulas, se pueden
construir la forma compacta
( )
( )
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( )
( )
( )
( )
( )
0 0 0
0
0
1
1
e
s
m
r s
G s R s G s G s R s
d s
y s R s G s R s R s R s
u s d s
G s R s
d s
−  
 
 
 
 
 
− − −
   
 
  =  
+
 
   
 
 
 
[1.10]
( )
( )
( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
( )
( )
( )
( )
0 0 0 0
0 0 0 0
e
i
s
u u u
m
r s
d s
T s S s S s T s
y s
u s d s
S s T s S s S s
d s
 
 
 
−
 
   
 
  =  
 
− − −
 
   
 
 
 
 
[1.11]

18. Análisis v2.doc 18
1.5.2. Estabilidad de lazo cerrado en base al Polinomio Característico
El Lazo nominal es el resultante de conectar un controlador al modelo nominal
de la planta.
Estabilidad interna: El lazo nominal es internamente estable si las ocho funcio-
nes transferencia en [1.10] son estables.
Todas las señales en el lazo acotadas para cada conjunto de entradas ( )
r t ,
( )
e
d t , ( )
s
d t y ( )
m
d t acotadas.
Teorema. [Estabilidad interna nominal] Dado el lazo cerrado de la Figura 1 con
el controlador y modelo definidos arriba. Entonces el lazo cerrado es internamente
estable si y sólo si todas las raíces de la ecuación característica a lazo cerrado
( ) ( ) ( ) ( )
0 0 0
A s L s B s P s
+ = [1.12]
tienen parte real negativa.
La estabilidad interna implica más que la estabilidad de la referencia a la salida.
No debe haber cancelaciones de polos inestables entre planta y controlador.
La ecuación característica [1.12] es de la forma ( ) 0
p s = , donde ( )
p s es el
polinomio característico del lazo cerrado.

19. Análisis v2.doc 19
Ejemplo 1.1. Sistema de Segundo Orden
( )
( )( )
0
3
4 2
G s
s s
=
+ − +
, ( )
2
s
R s
s
− +
= [1.13]
puede verse que la función de sensibilidad complementaria nominal
( )
0 2
3
4 3
T s
s s
=
+ +
[1.14]
es estable. Sin embargo, la sensibilidad a perturbación de entrada nominal
( )
( )( )
0 2
3
2 4 3
i
s
S s
s s s
=
− + + +
es inestable.
Por el Teorema de estabilidad interna nominal, el lazo cerrado no es interna-
mente estable, ya que ( ) ( ) ( ) ( ) ( )( )
2
0 0 2 4 3
A s L s B s P s s s s
+ = − + + + .

20. Análisis v2.doc 20
1.5.3. Pico de sensibilidad
Indicador alternativo de estabilidad relativa es el pico de la función de sensibili-
dad.
Recordar que
( )
( ) ( )
0
0
1
1
S s
G s R s
=
+
( ) ( ) ( )
1
0 0
1 G j R j S j
ω ω ω
−
+ =
El radio η del círculo tangente al gráfico de ( ) ( )
0
G j R j
ω ω es la recíproca del
pico de la sensibilidad nominal. Cuanto mayor sea este pico, más cerca de la ines-
tabilidad estará el lazo.

21. Análisis v2.doc 21
El pico de sensibilidad es un indicador de estabilidad relativa más confiable
que los márgenes de fase y ganancia: un sistema puede tener buenos márgenes
de fase y ganancia y aún estar cerca de ser inestable.
Por otro lado, un bajo valor del pico de sensibilidad garantiza márgenes de ga-
nancia y fase mínimos.

22. Análisis v2.doc 22
g=tf(10,poly([-1 -1 -1])); s=1/(1+g); bode(s,g)
Frequency (rad/sec)
Phase
(deg);
Magnitude
(dB)
Bode Diagrams
-150
-100
-50
0
50
From: U(1)
10
-1
10
0
10
1
10
2
-400
-300
-200
-100
0
100
200
300
400
To:
Y(1)
G
1/(1+GK)
1/(1+GK)
G

23. Análisis v2.doc 23
g=tf(10,poly([-1 -1 -1])); s=1/(1+g); nyquist(s,g)
Real Axis
Imaginary
Axis
Nyquist Diagrams
-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
From: U(1)
To:
Y(1)
1/(1+GK)
GK

24. Análisis v2.doc 24
1.6. Robustez
Analiza el efecto de variaciones de la planta respecto a su valor nominal.
Se utilizan las funciones de sensibilidad nominal.
1.6.1. Error de modelado
La función de transferencia real se puede expresar como
( ) ( ) ( )
( )
0 1
G s G s G s
∆
= + [1.15]
donde ( )
G s
∆
es el modelo de error multiplicativo (MEM)
( )
( )
( )
0
1
G s
G s
G s
∆
= − [1.16]
este error es desconocido pero generalmente acotable
( ) ( )
G jω ε ω
∆
< [1.17]

25. Análisis v2.doc 25
Ahora las funciones de sensibilidad serán
( )
( ) ( )
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
1
1
A s L s
S s
G s R s A s L s B s P s
= =
+ +
[1.18]
( )
( ) ( )
( ) ( )
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
1
G s R s B s P s
T s
G s R s A s L s B s P s
= =
+ +
[1.19]
( )
( )
( ) ( )
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
1
i
G s B s L s
S s
G s R s A s L s B s P s
= =
+ +
[1.20]
( )
( )
( ) ( )
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
1
u
R s A s P s
S s
G s R s A s L s B s P s
= =
+ +
[1.21]
Se define
( )
( )
( )
0
1
G s
G s
G s
∆
= − [1.22]
( )
( ) ( )
0
1
1
S s
T s G s
∆
∆
=
+
[1.23]

26. Análisis v2.doc 26
quedando
( ) ( ) ( )
0
S s S s S s
∆
= [1.24]
( ) ( ) ( )
( ) ( )
0 1
T s T s G s S s
∆ ∆
= + [1.25]
( ) ( ) ( )
( ) ( )
0 1
i i
S s S s G s S s
∆ ∆
= + [1.26]
( ) ( ) ( )
0
u u
S s S s S s
∆
= [1.27]

27. Análisis v2.doc 27
1.6.2. Estabilidad Robusta
Se dice que un sistema es robustamente estable si es internamente estable
con la planta real.
Teorema. [Estabilidad robusta] Sea una planta con modelo nominal ( )
0
G s y
transferencia real ( )
G s ; sea ( )
R s un controlador que estabiliza internamente la
planta nominal y si ( ) ( )
G s R s y ( ) ( )
0
G s R s tienen el mismo número de polos ines-
tables.
Entonces, el controlador ( )
R s logra la estabilidad del lazo real si se cumple:
( ) ( )
0 1
T j G j
ω ω
∆
< [1.28]
o
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
0 0
1
G j R j G j G j R j
ω ω ω ω ω
∆ < + [1.29]
La estabilidad es robusta frente a un dado error ( )
G jω
∆
si el punto de estabili-
dad crítica 1 0
j
− + se encuentra fuera del disco de centro en ( ) ( )
0
G j R j
ω ω y ra-
dio ( ) ( ) ( )
0
G j R j G j
ω ω ω ω
∆ ∀ .

28. Análisis v2.doc 28
Vemos que un pico elevado de sensibilidad hace pequeño ( ) ( )
0
1 G j R j
ω ω
+
en [1.29], disminuyendo la tolerancia a error de modelado MEM para preservar es-
tabilidad robusta.