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Desarrollo de un Nuevo Diseño de Control por Retroceso Adaptativo para un Sistema No Estricto y Subactuado Basado en un Afinador PSO

Autores: Humaidi, Amjad; Hameed, Mustafa

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2019

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Acceso abierto

Artículo científico
2019

Desarrollo de un Nuevo Diseño de Control por Retroceso Adaptativo para un Sistema No Estricto y Subactuado Basado en un Afinador PSO


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Adaptativo
Retroceso de bloque
Control
Sistema
Estabilidad
Simulación

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este trabajo, se desarrolló un nuevo algoritmo de diseño de control adaptativo por retroceso en bloques para un modelo subactuado (representado por un sistema de bola-arco) con el fin de mejorar los comportamientos transitorios y en estado estacionario, así como para mejorar las características de robustez del sistema controlado frente a variaciones de parámetros (cambio de carga e incertidumbre del modelo). Para este sistema, la misión principal del controlador propuesto es mantener simultáneamente la bola en la parte superior del arco y retener el carro en la posición requerida. Se analizó la estabilidad de un sistema controlado basado en el controlador adaptativo propuesto, y se demostró su estabilidad asintótica global basada en el teorema de Lyapunov. Se realizó un estudio comparativo de controladores adaptativos y no adaptativos por retroceso en bloques en relación con las características transitorias, en estado estacionario y de robustez. La efectividad del controlador se verificó a través de simulaciones en un entorno MATLAB/SIMULINK. Los resultados simulados muestran que la estrategia de control adaptativo propuesta podría estabilizar con éxito el sistema de bola-arco subactuado, independientemente del problema de regulación y del problema de seguimiento. Esto proporciona un mejor rendimiento dinámico y una mejor capacidad de rechazo de carga, y funciona bien en la resolución del problema de incertidumbre en el parámetro del modelo.

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