Este documento describe un sistema de control híbrido con partes discretas y continuas. Explica cómo la señal de control digital se convierte en una señal continua a través de un bloqueador y cómo la señal de salida continua se muestrea de nuevo para la realimentación. También discute la necesidad de un control multifrecuencia cuando las velocidades de comunicación entre el controlador y el sistema no son iguales, y resume varias técnicas multifrecuencia como los operadores de Kranc y las técnicas algebraicas que dividen el controlador en partes que operan
Diseno en ingenieria mecanica de Shigley - 8th ---HDes
descarga el contenido completo de aqui http://paralafakyoumecanismos.blogspot.com.ar/2014/08/libro-para-mecanismos-y-elementos-de.html
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Apuntes de Economía Aplicada de la Universidad Miguel Hernández de Elche impartida por Rafael Carlos, Domenech Sánchez.
Los puntos tratados son los siguientes:
TEMA 1: Introducción: fundamentos de la economía.
TEMA 2: El mecanismo de mercado: demanda y oferta
TEMA 3: La teoría de la producción.
TEMA 4: Los costes de producción.
TEMA 5: Las formas de mercado: competencia perfecta y monopolio.
TEMA 6: Los mercados de competencia imperfecta. La competencia monopolística y el oligopolio
TEMA 7: Mercados de factores, mercado de trabajo y salarios.
TEMA 8: La inversión, el tiempo y los mercados de capitales.
TEMA 9: El enfoque macroeconómico y la contabilidad nacional.
TEMA 10: La determinación de la renta nacional.
TEMA 11: Intervención del estado en la actividad económica.
TEMA 12: Oferta y demanda de dinero.
TEMA 13: El Sector Exterior
Trabajo de la asignatura de DIFUSIÓN Y ACCESO A LA INFORMACIÓN EN LA INVESTIGACIÓN del Máster Universitario de Investigación en Teconologías Tndustriales y de Telecomunicación.
Apuntes de la asignatura Finanzas Empresariales del MBA de la Universidad de Alicante e impartida por Francisco Merino.
TEMA 1.- FINANZAS EMPRESARIALES
1.1 Introducción
1.2 Objetivos de la función financiera en la empresa.
1.3 Estructura económica y estructura financiera de la empresa.
1.4 Principios básicos de valoración.
TEMA 2.- VALORACION DE PROYECTOS DE INVERSION EN ACTIVOS REALES Y EN ACTIVOS FINANCIEROS
2.1 Introducción
2.2 La dimensión financiera de los proyectos.
2.3 Métodos usuales de selección de inversiones.
2.4 Otros métodos de selección de inversiones.
2.5 Análisis de inversiones en régimen de incertidumbre.
2.6 La valoración de activos financieros.
Apuntes y prácticas de la asignatura Fiscalidad de la Empresa del MBA de la Universidad de Alicante e impartida por Lorenzo Gil Maciá.
Podéis acceder a los cálculos de la práctica en la siguiente hoja de cálculo de la práctica:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_TaTx-4SkJFQ9xOyTUmjFnuEIM32PldXTtP9SRAp-0g/edit?usp=sharing
El temario es:
- Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas.
- Impuesto sobre Sociedades.
- Impuesto sobre el Valor Añadido.
- Informática tributaria.
- Planificación fiscal.
Lo que se puede aprender estudiando los apuntes y prácticas es:
La asignatura tiene por objeto el análisis, desde una perspectiva eminentemente práctica, de los principales impuestos que gravan la actividad empresarial. Conocer el contenido y las fuentes normativas del Impuesto sobre Sociedades, del Impuesto sobre el Valor Añadido, y del Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas. El conocimiento de los impuestos mencionados se complementará con el aprendizaje de los programas informáticos de declaración y la adecuada cumplimentación de los modelos oficiales.
Si te han resultado interesante no dudes en darle a "Me gusta", comentar o compartirlo ;)
Apuntes de 3º de Ingeniería Industrial de la Universidad Miguel Hernández de Elche que tratan los Ensayos No Destructivos. Estos apuntes incorporan diapositivas de dos cursos distintos, apuntes de clase, cuestiones y soluciones y prácticas de laboratorio.
Los temas que se tratan son:
Fundamentos
Ultrasonidos
Líquidos penetrantes
Partículas magnéticas
Corrientes inducidas
Radiología
Control inteligente está incluido como unidad docente de la asignatura Control Avanzado de Sistemas impartido en la UMH por Ramón Pedro Ñeco García.
http://ocw.umh.es/ingenieria-y-arquitectura/control-avanzado
El objetivo general de las prácticas es que los alumnos diseñen y comprueben en simulación el comportamiento de los controladores estudiados en teoría. En particular:
- Estudiar el uso de técnicas combinadas de inteligencia artificial y control para sistemas de difícil modelado, o cuyo modelo no está disponible o contiene información imprecisa o para sistemas que necesitan variar los parámetros de control con el tiempo (control inteligente y adaptativo).
- Control borroso.
Se incorporan también transparencias de clase y ejemplos de examen.
Prácticas y exámenes de control óptimo (subida a slide share)Jaime Martínez Verdú
Control óptimo está incluido como unidad docente de la asignatura Control Avanzado de Sistemas impartido en la UMH por José María Azorín Poveda.
http://ocw.umh.es/ingenieria-y-arquitectura/control-avanzado
El objetivo general de las prácticas es que los alumnos diseñen y comprueben en simulación el comportamiento de los controladores estudiados en teoría. En particular:
- Técnicas de optimización para su aplicación en ingeniería de control.
- Diseño de reguladores que optimicen el índice de prestaciones de un sistema (control óptimo).
Se incorporan también ejemplos de examen.
Presentación para la asignatura de Habilidades Directivas del MBA de la Universidad de Alicante (Tema - Presentaciones Eficaces).
Puedes acceder a la presentación en VIDEO en:
https://present.me/view/119255-191-qu-233-estoy-haciendo-aqu-237
En esta presentación pretendo hacer reflexionar sobre la importancia de definir unos objetivos y una estrategia.
Prácticas y exámenes de control estocastico y de mínima varianzaJaime Martínez Verdú
Control estocástico y predictivo está incluido como unidad docente de la asignatura Control Avanzado de Sistemas impartido en la UMH por Rafael Puerto Manchón.
http://ocw.umh.es/ingenieria-y-arquitectura/control-avanzado
El objetivo general de las prácticas es que los alumnos diseñen y comprueben en simulación el comportamiento de los controladores estudiados en teoría. En particular:
- Diseño y simulación de reguladores de mínima varianza para procesos con y sin retardo.
- Diseño y simulación de reguladores predictivos.
Se incorporan también ejemplos de examen.
TEMA I. INTRODUCCIÓN
Lección 1. Introducción a la tecnología energética
Lección 2. Transformaciones energéticas
Lección 3. Análisis exergético
TEMA II. COMBUSTIÓN
Lección 4. Combustibles
Lección 5. Combustión I. Aspectos estequiométricos
Lección 6. Combustión II. Aspectos energéticos
Lección 7. Hogares y chimeneas
Lección 8. Quemadores. Emisiones de la combustión
TEMA III. EQUIPOS TÉRMICOS
Lección 9. Calderas
Lección 10. Hornos
Lección 11. Secaderos
Lección 12. Equipos y sistemas de producción de frío
TEMA IV. MÁQUINAS TÉRMICAS
Lección 13. Turbinas de vapor
Lección 14. Turbinas de gas
Lección 15. Cogeneración
TEMA V. PRODUCCIÓN DE ENERGÍA
Lección 16. Centrales térmicas
Lección 17. Energía eólica e hidráulica
Lección 18. Energía solar fotovoltaica
Lección 19. Energía solar térmica
ATENCIÓN!! La conversión que SlideShare hace no es muy buena. Por eso lo he subido a uploaded.net para que podáis descargar el fichero original. Sigue el link: http://ul.to/rfkp14y6
La visión artificial constituye uno de los temas de investigación que posee en la actualidad un espectro más amplio de posibles aplicaciones industriales, y que en un futuro adquirirá todavía una mayor relevancia. Muestra de ello son tanto los esfuerzos que dedican al tema los principales centros de investigación del mundo entero como el interés que demanda la industria en estas aplicaciones. La mayor parte de las realizaciones prácticas existentes, trabajan sobre imágenes bidimensionales, bien por manejar objetos planos, o bien por considerar que la información del objeto a analizar está suficientemente condensada en una o varias proyecciones. Esto supone una fuerte restricción en la gama de productos a analizar y en sus resultados. En la actualidad, el desarrollo de nuevas técnicas de procesamiento de imágenes, así como la espectacular evolución de los equipos informáticos, permite incluir la tercera dimensión como un objetivo adicional, permitiendo una adecuada adquisición y un correcto tratamiento de la información tridimensional de los objetos.
Docente: REINOSO GARCÍA, ÓSCAR
Formato: DIAPOSITIVAS
Temas tratados:
01 Introducción
02 Proceso de Formación de Imágenes
03 Modelo de Cámara
04 Caracteristicas de Imágenes
05 Transformaciones de Imágenes
06 Detección de Bordes
07 Segmentación
08 Formatos de Almacenamiento
What is chaos? When engineers use the word chaos, they normally mean that a predictable dynamic system can give unpredictable results. The easiest way to observe chaos is in electronic circuits. This is because of its simplicity, inexpensive and
because electronic devices are well understood.
Chua's circuit is an example of a chaotic circuit. But because of its simplicity and universality, this circuit is bit more special. A lot of questions can be asked about this system. In this report an answer will be given to the question whether it is possible to synchronise two chua's circuits. The two chua's circuits will have different starting values and/or different values for the components.
First there will be looked at the history of chaos. After that the theory of the chua's circuit will be explained, with experimental results. When it is understood how the circuit works there will be explained to what extend the circuit is controlled and how it can be synchronised.
Tras recibir esta información de manos del del secretario técnico del Colegio Oficial de Ingenieros Industriales de la Comunidad Valenciana (Demarcación de Alicante), comparto con todos aquellos seguidores de este blog el texto en cuestión.
Se trata de un documento de Preguntas y Respuestas sobre la Certificación Energética de Edificios elaborado por la Comisión Permanente de la Comisión Asesora de la Certificación Energética de Edificios.
Este documento incluye las preguntas más frecuentes sobre la certificación de la eficiencia energética de los edificios, en relación con los siguientes aspectos:
1. Técnicos competentes
2. Ámbito de aplicación
3. Edificios ocupados por una autoridad pública
4. Edificios frecuentados habitualmente por el público
5. Condiciones técnicas y administrativas relativas a los certificados de eficiencia energética:
6. Etiqueta de eficiencia energética
Diapositivas sobre el trabajo de la asignatura de Ingeniería de Transporte de 5º de Ingeniería Industrial de la Universidad Miguel Hernández de Elche.
Profesor de la asignatura:
Alumnos: Javier Sogorb, Antonio Montón, Carmen Antona y Jaime Martínez.
El documento que presento es el resultado de un trabajo en grupo donde se analizaba la el Tema 7 de la asignatura, Grúas Auxiliares.
El tema 7, del que es objeto nuestro trabajo, se centra en las grúas auxiliares, tanto autopropulsadas como remolcadas. Para situarnos en este ámbito, en primer lugar se clasifican y describien los tipos de grúas auxiliares, tanto desde la perspectiva de la norma UNE, como desde la clasificación que realizan los catálogos consultados. Posteriormente se estudian los detalles técnicos y el principio de funcionamiento. Finalmente, se presenta un criterio de selección de grúas, aspectos de seguridad y también normativos.
En el final del documento puedes acceder a una serie de preguntas (con sus respectivas respuestas) sobre el mismo trabajo.
Trabajo de la asignatura de Ingeniería de Transporte de 5º de Ingeniería Industrial de la Universidad Miguel Hernández de Elche.
Profesor de la asignatura:
Alumnos: Javier Sogorb, Antonio Montón, Carmen Antona y Jaime Martínez.
El documento que presento es el resultado de un trabajo en grupo donde se analizaba la el Tema 7 de la asignatura, Grúas Auxiliares.
El tema 7, del que es objeto nuestro trabajo, se centra en las grúas auxiliares, tanto autopropulsadas como remolcadas. Para situarnos en este ámbito, en primer lugar se clasifican y describien los tipos de grúas auxiliares, tanto desde la perspectiva de la norma UNE, como desde la clasificación que realizan los catálogos consultados. Posteriormente se estudian los detalles técnicos y el principio de funcionamiento. Finalmente, se presenta un criterio de selección de grúas, aspectos de seguridad y también normativos.
En el final del documento puedes acceder a una serie de preguntas (con sus respectivas respuestas) sobre el mismo trabajo.
En este fichero comparto mis prácticas de la asignatura de Fundamentos de Matemáticas de la Universidad Miguel Hernández de Elche donde se resuelven diversos problemas matemáticos empleando DERIVE.
Los ejercicios son:
-Justificar la convergencia de una sucesión y calcular su límite.
-Deducir la suma de la siguiente serie.
-Encontrar los valores de p para los que la una serie es de términos positivos y estudiar, para dichos valores, el carácter de la misma.
-Calcular el radio y el intervalo de convergencia, así como la suma de dicho intervalo, de una serie de potencias. Estudiar también el carácter de la serie en los extremos del intervalo de convergencia.
-Dada una función:
Hallar los extremos relativos de f y clasificarlos.
Hallar, justificando previamente la existencia, los extremos absolutos de f en R.
Calcular el volumen comprendido entre las gráficas de f y el plano z = 0 sobre el recinto R.
También incluye un conjunto de funciones customizadas para resolver este tipo de ejercicios.
Actualmente existen numerosos programas de cálculo simbólico: Macsyma, Reduce, Mathematica, Maple, Axiom, Form, GNU-Calc, Derive,... DERIVE es un software con muchas ventajas y que es ampliamente utilizado en universidades por varios motivos fundamentales:
1. La facilidad de su aprendizaje: no necesita muchos conocimientos previos de informática, y se puede aprender a utilizar en un corto espacio de tiempo, sin necesidad de invertir muchas horas en la lectura del manual.
2. La sencillez de su entorno de trabajo, ya que permite ejecutar los comandos vía menú, o a través de la edición de los mismos por pantalla.
Este documento son unos apuntes para aprender a usar DERIVE que tiene los siguientes contenidos:
MODULO 1 (Introducción al programa)
1. Introducción al programa DERIVE, principales comandos.
2.Operaciones algebraicas básicas.
MODULO 2. (Matemáticas I).
3. Comandos básicos para el cálculo diferencial.
4. Análisis de Funciones de una variable.
5. Análisis de funciones de varias variables.
6. Cálculo Integral.
MODULO 3 (Matemáticas II)
7. Principales comandos para el álgebra lineal.
8. Espacios vectoriales y aplicaciones lineales.
9. Sistemas de ecuaciones lineales.
10. Diagonalización.
11. Formas cuadráticas.
1. [CONTROL ADAPTATIVO MITIT
Introducción al control multifrecuencia
NT NT
y(T)
+ CONTROLADOR SISTEMA
BLOQUEADOR
- DIGITAL CONTINUO
MUESTREADOR
Ilustración 1. Diagrama de bloques de un control híbrido.
Tal y como puede observarse en la ilustración anterior, como salida del controlador
digital se obtiene una señal discreta que, mediante la utilización de un bloqueador se convierte
en una señal continua. Una vez introducida como entrada al sistema continuo la señal
procedente del bloqueador, se obtendrá como salida un señal continua. Puesto que la señal de
salida es continua y se desea realimentarla con la señal de entrada (para obtener una señal de
error para el control), es necesario introducir en el bucle de realimentación un bloque
muestreador. De este modo, la señal continua procedente del bloqueador se vuelve a
convertir en una señal discreta que pueda ser manejada por la parte discreta del sistema.
En un sistema de control de este género existe, por definición, un periodo de muestreo
que marcará el ritmo del sistema. La referencia tendrá un periodo establecido T. A su vez, el
bloqueador trabajará con un periodo de muestreo T, al igual que el muestreador. El sistema
continuo no presenta un periodo de muestreo puesto que no tiene nada que ver con la señal
de muestreo, al ser continuo, evidentemente. En la Ilustración 1 se puede observar que
tenemos efectivo el mismo período de muestreo en todo el esquema.
Efectivamente, el periodo de muestreo T afectará al controlador digital, al
muestreador y al bloqueador.
¿Cómo surge la necesidad de un control multifrecuencia? Imaginemos que el esquema
de control descrito en el esquema pertenece a algún dispositivo de una planta a controlar. El
controlador está en una garita de control y se comunica con todos los elementos que integran
el sistema a través de una red industrial preparada para la ocasión. Por el motivo que sea,
imaginemos que el control digital puede trabajar a una velocidad (rápida). Sin embargo, la
velocidad en el sentido inverso (la señal de vuelta al controlador), debido a los retardos en la
red y a los retardos adicionales en los sensores, la velocidad es más lenta. De hecho, se tiene
que la velocidad con la que se genera la señal de control es más rápida que la velocidad con la
que el sistema realimenta la señal (la comunicación desde el controlador hacia el sistema y
desde el sistema hacia el sistema de control no tiene porque ser la misma). Este problema de
diferencia de velocidades es una adversidad considerable:
Control-sistema Comunicación rápida
Sistema-Control Comunicación lenta
Jaime Martínez Verdú | Introducción al control multifrecuencia 1
2. [CONTROL ADAPTATIVO MITIT
Supongamos que la señal de procedente de los elementos de lectura es N veces más
lenta que la velocidad de generación de la señal por el sistema de control. Físicamente es
imposible, sin embargo, nuestro PC sí que puede trabajar a un periodo de muestreo T.
La solución basándose en las reglas clásicas, es adaptar el sistema al periodo más
lento. Podríamos decir que esta es una solución clásica. Por otro lado, el control
multifrecuencia lo que propone es diseñar el controlador de tal forma que se pueda
aprovechar la velocidad de generación de control y que ésta no se vea menguada por la
velocidad de lectura de los sensores, es decir, el periodo de muestreo del controlador y
muestreador es distinto. Las técnicas multifrecuenciales permiten tener un periodo de
muestreo distinto al de generación de la señal.
Operadores de Kranc
El primer conjunto de técnicas empleadas en control multifrecuencia están basadas en
operadores de Kranc. En definitiva, estas técnicas son una forma de modelar un sistema
multifrecuencia.
Supongamos que disponemos de un sistema multifrecuencia completamente
identificado. Esta técnica consiste en que este sistema sea transformado en un sistema
monofrecuencia multivariable, es decir, con tantas variables como frecuencias deseen ser
atendidas. En este caso, tendríamos N variables por cada N frecuencias disponibles en el
sistema multifrecuencia. Esta técnica de Operadores de Kranc se caracteriza por ser un poco
pesada y laboriosa por lo que no entra dentro de la asignatura.
Técnicas algebraicas o basadas en modelo.
Este otro conjunto de técnicas, igualmente laboriosas pero en menor medida, se
conocen con el nombre de Técnicas algebraicas. En realidad, no es una técnica o estrategia
concreta sino que son un conjunto o grupo de técnicas. A continuación, estudiaremos y
analizaremos una de las más empleadas en investigación en ingeniería de control.
La idea genera consiste en analizar el controlador digital y dividirlo en varias
sub-partes, cada una de las cuales se encuentra trabajando a una frecuencia distinta de la del
resto. El proceso se repite para diferentes frecuencias por lo que se diseñan varios a
frecuencias de trabajo distintas.
Posteriormente hay que enlazar estos controladores diseñados entre sí. Para ello,
necesitaremos emplear conversores digital/digital.
En definitiva, la idea general consiste es dividir el controlador digital en varios
controladores cada uno actuando a una frecuencia distinta combinándolos posteriormente
entre ellos.
En la actualidad existen muchas técnicas multifrecuencia.
Jaime Martínez Verdú | Operadores de Kranc 2
3. [CONTROL ADAPTATIVO MITIT
Claro está que tenemos un problema vinculado a los tiempos de muestreo que
intervienen en el sistema. ¿Existe alguna posibilidad a priori de resolver esta problemática? A
continuación intentaremos resolverlo.
Cancelación de polos y ceros
Recordemos el concepto de un controlador PID. Se puede demostrar que el PID puede
dividirse en dos grupos de acciones de diferentes velocidades, en efecto, dividiremos el
controlador PID en las dos partes:
Una de las dos partes es aquella que tiene una acción proporcional P y otra
integral I. Esta parte sería la lenta.
La otra de las dos partes es aquella que tiene una acción proporcional P y otra
derivativa D. Esta parte sería la rápida.
El actual informe se llevará a cabo el estudio de en ejemplo donde se empleará técnica
de cancelación de polos y ceros. En esta técnica se diseñaba el controlador para obtener la
función de transferencia M(z).
El sistema con el que vamos a trabajar es:
Ecuación 1
Este sistema vamos a controlarlo con un PID. La formula de un PID continuo es la
siguiente:
Ecuación 2
Como vamos a implementarlo en un ordenador hemos de discretizarlo. Existen varios
métodos posibles de discretización. Por ejemplo, la utilizada a continuación:
Ecuación 3
donde:
Ecuación 4
Ecuación 5
Ecuación 6
Seleccionaremos como constantes KP = 8, TD = 0.2, TI = 3.2 y T = 0.1 s que son valores
para los cuales el sistema se comporta de forma correcta. Una vez implementado el sistema es
posible observar que debido a retardos en la red o el sistema sensorial. Por ello, sólo podemos
trabajar a un periodo de muestreo NT = 0.3 (N = 3). Nos podemos conformar con 0.3 segundos.
Jaime Martínez Verdú | Técnicas algebraicas o basadas en modelo. 3
5. [CONTROL ADAPTATIVO MITIT
grt gps
Step LT I System5 Zero-Order LT I System1
Hold1
grNt gps
Step2 LT I System6 Zero-Order LT I System3
Hold3
Ilustración 3. Esquema Simulink del sistema analizado.
La salida azul es utilizando el PID rápido. La verde es utilizando el PID lento. La salida
peor es la morada. En monofrecuencia, si la red no puede trabajar a menos de 0.3 hay que
conformarse con la salida peor de ambas. Los métodos multifrecuenciales intentan controlar al
sistema con una solución intermedia. La tendencia es ir al caso medio. Intentaremos
aprovechar que nuestro PC es más rápido que la red para obtener mejores resultados.
A continuación, explicaremos y demostraremos el algoritmo de control.
Algoritmo de control multifrecuencia basado en modelo
Las entradas al algoritmo son las siguientes.
Modelo del sistema, Gp(s).
Modelo de referencia del sistema controlado, M(s). Si recordamos, al plantear
el PID anterior, en realidad se han discretizado dos PID’s, esta función de
transferencia M(s) es la función que se obtiene al colocar delante del modelo
del sistema un bloque PID continuo y por detrás de Gp(s) cerramos el bucle
mediante una realimentación negativa. La función de transferencia resultante
de esta combinación es M(s). Se ha conseguido diseñar un PID continuo de
manera que el sistema se comporta del modo que deseemos, es decir,
podemos determinar cómo queremos que se comporte el sistema en bucle
cerrado.
La referencia de entrada. En nuestro caso, consideraremos un escalón como
señal de referencia.
Por último, los dos períodos de muestreo que forman parte en el sistema: El
periodo de muestreo lento y el más rápido.
o El periodo de muestreo rápido es el período de actualización de las señal
de control que hemos denominado T. En definitiva, determina a que
velocidad opera el controlador.
o El periodo de muestreo lento es aquel referente a los elementos que
están incluidos en la realimentación (NT).
Jaime Martínez Verdú | Técnicas algebraicas o basadas en modelo. 5
6. [CONTROL ADAPTATIVO MITIT
Hasta este punto del desarrollo, todo lo estudiado es necesario para poder diseñar el
esquema de control deseado. Sin embargo, disponemos únicamente de elementos continuos,
un sistema continuo GP(s), y entrada y salidas continuas. Seguiremos una notación específica,
puesto que el sistema es bifrecuencia, a la salida la denominaremos yDR(s) que viene del
vocablo inglés dual rate, en español bifrecuencia.
Emplearemos la variable GR para designar al regulador, y puesto que actuara a dos
frecuencias lo designaremos como GRT,NT, por ser regulador bifrecuencia. La señal que sale del
regulador es una señal UT y opera bajo el ritmo de un período T. Posteriormente, se instala en
el esquema un bloqueador especial que está planteado para reguladores multifrecuencia HT(s).
La señal realimentada sólo puede muestrearse a período T, por ello la existencia en la
realimentación de un muestreador. A la salida del muestreador se dispone de la señal YTDR.
Posteriormente el esquema dispone de la operación skipN, que selecciona, a periodo T, un
elemento de cada N elementos de la secuencia. Imaginemos una gráfica con período T, una
operación de skip3 provoca que de cada 3 elementos almacena uno de la secuencia, es decir,
selecciona uno de la secuencia y omite los otros 2. En el programa Simulink esta operación se
realiza mediante un bloque que se denomina DownSample. La señal obtenida a la salida de
este bloque viene denominada como [YTDR]NT. Evidentemente, la referencia vendrá a período
NT, de igual modo que el error.
El controlador GRT,NT en realidad está formado por una serie de bloques que vienen
desarrollados a continuación:
La señal de error entra como entrada al bloque G1NT de donde se obtiene una señal
parcial denominada U1NT. Posteriormente, está dispuesto un operador inverso denominado en
Simulink UpSample. Con este bloque se logra que, a partir de una señal a período NT, se
obtenga otra señal a período T [U1NT]T. En este caso, por cada período T rellena los huecos de la
señal con ceros, como si fuera un rellenador de ceros. Finalmente, existe dispuesto el bloque
G2T de donde se obtiene como salida la señal UT.
Parte lenta del regulador:
Ecuación 10
Parte rápida del regulador:
Ecuación 11
HT=RT/[RNT]T Bloqueador bifrecuencia
Ecuación 12
Se puede demostrar que el comportamiento del sistema conformado por G1(s) G2(s) y
H(s) será aquel que siga M(s). Será un comportamiento intermedio entre el lento y el rápido.
Jaime Martínez Verdú | Técnicas algebraicas o basadas en modelo. 6
7. [CONTROL ADAPTATIVO MITIT
A continuación, se desarrolla el programa para el control:
ht=tf([1 0 0 -1],[1 -1 0 0],T); /*Conversor de frecuencia*/
/*Cálculo de M(s)*/
numba=conv(numgps,[Kp*Td Kp Kp/Ti]);
denba=conv(dengps,[1 0]);
ms=feedback(tf(numba,denba),1);
/*Extraemos numerador y denominador ms para trabajar con ellos*/
numms=ms.num{1};
denms=ms.den{1};
/*Discretizo M(s) a period NT*/
[numnt dennt]=c2dm(numms,denms,NT,'zoh');
mnt=tf(numnt,dennt,NT)
/*Calculamos la parte rápida del contador*/
G1nt=1/(1-mnt);
[numt dent]=c2dm(numms,denms,T,'zoh');
mt=tf(numt,dent,T);
[numgpt dengpt]=c2dm(numgps,dengps,T,'zoh');
gpt=tf(numgpt,dengpt,T);
1.8
1.6
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Ilustración 4. Gráfico resultante del control. Comparativa de los sistemas.
Jaime Martínez Verdú | Técnicas algebraicas o basadas en modelo. 7
8. [CONTROL ADAPTATIVO MITIT
Ilustración 5. Comparativa de los sistemas.
Referencias
1. Vélez C.M., Salt J. (1998). Métodos, conceptos y perspectivas del diseño de controladores
multifrecuencia. VIII Congreso Latinoamericano de Control Automático. Vol. 2, pp. 541-546.
2. Vélez C.M., Salt J. (1999). Simulation of multirate control systems in Matlab/Simulink.
Second World Manufacturing Congress, pp. 84-90.
3. Vélez C. M., Salt J. (2000). Simulation of irregular multirate systems. 8th IFAC Symposium on
Computer Aided Control System Design
4. Vélez C.M. (2001). Modelado y simulación de sistemas con muestreo no convencional.
Tesis doctoral. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática (DISA), Universidad
Politécnica de Valencia.
5. Vélez C.M. (2002). Modelado, simulación y control de sistemas con muestreo no
convencional. Revista EAFIT, No. 125, pp 9-20.
6. Vélez C.M. (2003a). Diseño e implementación de sistemas de control con muestreo no
convencional. Informe de investigación 2002. Universidad EAFIT.
7. Vélez, C.M. (2003b). Multirate Control Toolbox para Matlab/Simulink.
8. Vélez C. M. (2003c). Control multifrecuencia en tiempo real. Revista Universidad EAFIT, 39,
No. 132, pp 23-32
9. Vélez C. M., Álvarez J. (2003d). Control multifrecuencia de un motor de corriente
continua. V Congreso de la ACA
Jaime Martínez Verdú | Referencias 8
9. [CONTROL ADAPTATIVO MITIT
Tabla de contenidos
Introducción al control multifrecuencia........................................................................................ 1
Operadores de Kranc..................................................................................................................... 2
Técnicas algebraicas o basadas en modelo. .................................................................................. 2
En la actualidad existen muchas técnicas multifrecuencia. .......................................................... 2
Cancelación de polos y ceros ....................................................................................... 3
Algoritmo de control multifrecuencia basado en modelo ........................................... 5
Referencias .................................................................................................................................... 8
Tabla de contenidos ...................................................................................................................... 9
Tabla de ilustraciones.................................................................................................................. 10
Tabla de ecuaciones .................................................................................................................... 11
Jaime Martínez Verdú | Tabla de contenidos 9
10. [CONTROL ADAPTATIVO MITIT
Tabla de ilustraciones
Ilustración 1. Diagrama de bloques de un control híbrido. .......................................................... 1
Ilustración 2. Gráfico resultante del sistema. ............................................................................... 4
Ilustración 3. Esquema Simulink del sistema analizado. ............................................................... 5
Ilustración 4. Gráfico resultante del control. Comparativa de los sistemas. ................................ 7
Ilustración 5. Comparativa de los sistemas. .................................................................................. 8
Jaime Martínez Verdú | Tabla de ilustraciones 10