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Si bien las técnicas de control sobre sistemas lineales ya han sido probadas con suficiencia, en la práctica los sistemas son no líneales. Esto obliga a que se hagan ajustes en la sintonización de los controladores, para que sean útiles en una configuración experimental. Este artículo muestra el proceso de sintonización y reajuste de un control PID y un control basado en un modelo de referencia, los cuales actúan sobre un motor DC de imán permanente. Al final, se evalúa el desempeño de cada algoritmo y se dan recomendaciones. While linear control techniques for dynamic systems have been widely tested, systems are not linear in practice. This means that controllers must be re-tuned to make them useful in an experimental setup. This article presents the tuning and re-tuning process for two control strategies: a PID and an algorithm based on the choice of overall transfer function controlling a DC permanent magnet motor. The algorithms' performance is evaluated and some recommendations are made.

En este artículo se presentan dos algoritmos para estimar el periodo de una señal, dado un conjunto de datos discretos, estos algorit-mos superponen dos secciones de datos a varios periodos. El primer algoritmo cuenta el número de puntos que se mezclan por cada periodo, mientras el segundo, calcula la distancia entre los puntos cuando se ordenan por tiempo. De esta manera, el mejor candidato para periodo maximiza el número de puntos que se mezclan en el primer algoritmo, mientras que en el segundo, minimiza la distancia entre puntos.La validación experimental con señales sin ruido, demuestra que el error relativo de las estimaciones cae por debajo de la mitad del periodo de muestreo, y a su vez, muestra que ese error no depende del contenido armónico de la señal, como ocurre con los algo-ritmos para estimar periodo. La aplicación de los algoritmos demuestra que pueden seguir la frecuencia de un sistema de potencia y además, pueden aproximar el periodo de un oscilador Van der Pol, lo cual sirve para confirmar que estos algoritmos se pueden aplicar para solucionar problemas en tiempo real. In this paper, we present two algorithms for approximating a period given a discrete data set. These algorithms superimpose two consecutive sections of the data for several candidate periods. The first algorithm counts the number of shuffling points per candidate period, whereas the second algorithm computes a distance between points when sorted by time. The best candidate period maxim-izes the number of shuffling points in the first algorithm, whereas the second algorithm minimizes the distance between points. The experimental validation with noiseless data demonstrates that the relative error for the estimations is less than half of the sampling period and shows that this error does not depend on the harmonic content, as normally occurs with algorithms that estimate a period. The application of the algorithms demonstrates that they properly track the frequency of a power grid and accurately estimate the period of a Van der Pol oscillator, which serves to confirm their applicability to real-time problems.

In this paper we present the implementation of a new method to measure angular speed when the data come from an incremental encoder. Part of the method is implemented in a dsPIC, whereas the remaining part was programmed in Simulink. The main advantage of the new method consists of having just one approximation at constant speed, whereas traditional methods oscillate between two values. The speed control of a motor serves as an application of the new method, which allows concluding that the proposed method can be used to estimate the rate of change of a variable even when the data do not come from an incremental encoder. En este artículo se presenta la implementación de un método de medición de velocidad angular nuevo, cuando la información proviene de un encoder incremental. Parte del método es implementado en un dsPIC, mientras que el resto se programa en Simulink. La ventaja fundamental del método de medición es que produce una única aproximación cuando la velocidad es constante, en contraposición con los métodos convencionales, conocidos como a tiempo fijo y a espacio fijo, los cuales oscilan entre dos valores. Se presenta el control de velocidad de un motor, como ejemplo de aplicación, y se concluye que el método nuevo puede aplicarse para la aproximación de la razón de cambio, incluso cuando los datos no provienen de un encoder.

This thesis studies the effect of emulating human emotions in control systems. The introduction of a new control strategy applies well known facts from neuroscience and psychology about decision-making processes in humans, and combines them with computer science and artificial intelligence tools into control system design. The approach to the concept of emotion specified in this thesis requires a dynamical system to be controlled, a second system is employed as a reference model, and a mechanism for predicting the future dynamics for both systems. The comparison between these predictions triggers an emotion in the controller, and each emotion plus its intensity serves to define the appropriate input to the plant. Thus, the controller avoids negative emotions such as anger or fear, while seeking for positive emotions such as calm or satisfaction. This scheme causes the plant to approach the dynamic of the reference model. Given the importance of prediction in the emotion-based controller, this thesis proposed three algorithms to anticipate the value of a function. The first algorithm approximates the rate of change of any function given samples, the second reconstructs a periodic signal, and the third approximates the period of a periodic target function. In several tests, including linear and nonlinear systems, the proposed controller outperforms a classical controller for all considered cases. One of the main contributions of this research pertains to the reduction of the negative effects of nonlinearities in a plant by defining a linear reference model and leading the system to approach it. The application of emulated emotions in control systems opens a wide range of new solutions for dynamical systems, which may include aspects such as fault tolerance, motion planning, and control of complex systems. En esta tesis se estudia el efecto de la emulación de emociones humanas sobre el control de sistemas dinámicos. La aplicación de la estrategia de control nueva utiliza hechos bien conocidos con respecto a neurociencia y psicología acerca del proceso de toma de decisiones humanas, y combina esto con resultados en ciencias de la computación y de inteligencia artificial en el control de sistemas dinámicos. El concepto de emociones especificado en esta tesis requiere un sistema dinámico a ser controlado y un segundo sistema utilizado como modelo de referencia, además requiere un mecanismo de predicción del futuro de la dinámica de los dos sistemas. La comparación entre las dos predicciones hace que se dispare una emoción en el controlador, y cada emoción más su propia intensidad sirve para definir el valor de entrada para la planta en cada instante. Así, el controlador evita emociones negativas, tales como ira y temor, mientras que busca experimentar emociones positivas, tales como calma o satisfacción. Este esquema logra que la planta se aproxime al modelo de referencia. Dada la importancia de la predicción en el controlador basado en emociones, en esta tesis se proponen tres algoritmos para anticipar el valor de una función. El primer algoritmo aproxima la razón de cambio de una función dadas muestras, el segundo algoritmo reconstruye una señal periódica, y el tercero aproxima el periodo de una función periódica. Se vio, por medio de muchas pruebas, incluyendo sistemas lineales y no lineales, que el controlador propuesto supera el rendimiento de un controlador clásico, para todos los casos. Una de las contribuciones más importantes de esta investigación tiene que ver con la reducción del efecto negativo de las no linealidades en una planta, mediante la definición de modelo de referencia lineal. La aplicación de emociones emuladas en el control de sistemas dinámicos abre posibilidades para soluciones nuevas en sistemas dinámicos, las cuales pueden incluir aspectos como la tolerancia a fallos, la planeación de movimiento, y el control de sistemas complejos. Doctorado

En este artículo se propone un algoritmo nuevo, el cual utiliza las señales provenientes de un encoder incremental para aproximar la velocidad de giro de un eje. Este algoritmo elimina las oscilaciones que aparecen en los algoritmos clásicos, conocidos como a espacio fijo y a tiempo fijo, las que son visibles incluso a velocidad constante. Un algoritmo a tiempo fijo mide desplazamiento angular a intervalos de tiempo fijo, mientras que un algoritmo a espacio fijo mide tiempo a intervalos de espacio fijo. Las medidas de tiempo y desplazamiento se utilizan para estimar la velocidad. El algoritmo nuevo genera una aproximación sin saltos a velocidad constante, dada la sincronización entre los pulsos del encoder y la señal formada a partir de impulsos cada delta de tiempo. Se propone una primera modificación del algoritmo, y el resultado es que el promedio armónico entre las dos propuestas de algoritmo tiene el menor error relativo posible. Ese error siempre es menor que la mitad del error que se produciría con los algoritmos a tiempo fijo o a espacio fijo. Finalmente, se presenta un arreglo experimental para probar los algoritmos, y se muestran los resultados de la ejecución en Simulink, usando señales adquiridas de un encoder incremental. This paper proposes a new algorithm using signals from an incremental encoder for estimating a rotating shaft's speed. This algorithm eliminated the oscillations appearing in classical fixed-time and fixed-space algorithms, even when speed was constant. A fixed-time algorithm measures angular displacement at fixed-time intervals, while a fixed-space algorithm measures time every fixed-angular displacement. Time and displacement measurements were used to generate estimations for speed. The new algorithm generated a unique value for estimating speed due to synchronising encoder pulses and a signal formed by impulses every time increase (delta). A first modification of the proposed algorithm was defined, resulting in the harmonic mean between these two proposed alternatives having the smallest relative error possible. This error was always smaller than half the error with fixed-time and fixed-space algorithms. Experimental setup and algorithms are shown, as well as Simulink results using signals acquired from an incremental encoder.

En este artículo se realiza un control de doble lazo para el sistema bola y viga con actuadores magnéticos, además, se presenta el diseño y la construcción del prototipo correspondiente. El control se hace en tiempo real, por medio de una tarjeta de adquisición de datos y Simulink, mediante los cuales se implementan filtros y se linealizan las señales de cuatro sensores. De otra parte, se crean los algoritmos de control para los lazos, uno, de inclinación de la viga, y dos, de posición de la bola. Se trabajan dos alternativas para la estrategia de control del lazo interno, éstas son: un PID con ganancias fijas y otro con variables. Este último entrega un mejor resultado y además permite obtener un modelo del sistema, mientras que en el lazo externo (el cual se encarga de la posición de la bola), se trabaja con un PID tradicional. La experimentación con el prototipo construido muestra que no es fácil lograr la estabilización del lazo externo, debido a la latencia del actuador magnético. This paper makes a double loop to control the ball and beam system with magnetic actuators also presents the design and construction of the corresponding prototype. The control is done in real time through a data acquisition card and Simulink, which are implemented by filters and linearized signals of 4 sensors. On the other hand, it creates the control algorithms for loops, one of inclination of the beam, and two, ball position. We work on two alternatives for the strategy to control inner loop, these are: a fixed PID gains and variables. The latter delivers better results and also allows a system model, while the outer loop (which takes care of the ball position), working with a traditional PID. Experimentation with the prototype built shows that it is not easy to achieve stabilization of the outer loop, because the latency of the magnetic actuator.

Este artículo presenta el proceso de diseño e implementación de un control de velocidad y posición para un motor de corriente directa, en doble lazo, con cuatro tipos de controladores: PID clásico, PID difuso, difuso y PID no lineal, basado en heurística, el cual es una propuesta de los autores. Se hace hincapié en aspectos como el desarrollo de la etapa de potencia, la elaboración de algoritmos para la medida de las variables, la estimación de un modelo matemático de la planta y el control en tiempo real en Matlab. This paper presents the design and implementation process of a speed and position control for a direct current motor using double loop and four algorithms: classical PID, fuzzy PID, fuzzy, and a heuristic-based nonlinear PID, which is proposed by the authors. There is a special emphasis on the development of the power stage, the development of algorithms for measuring variables, the modeling stage and, finally, the real time control using Matlab. Este artigo apresenta o processo de desenho e implementação de um controle de velocidade e posição para um motor de corrente direta, em laço duplo, com quatro tipos de controladores: PID clássico, PID difuso, difuso e PID não linear, baseado em heurística, o qual é uma proposta dos autores. Enfatizam-se os aspectos como o desenvolvimento da etapa de potência, a elaboração de algoritmos para a medida das variáveis, a estimativa de um modelo matemático do motor e o controle em tempo real em Matlab.

En este artículo se compara el desempeño de dos controladores -el proporcional integral derivativo (PID) y el difuso- sobre una plataforma comercial, utilizada normalmente en aeromodelismo, el servomotor Futaba S3004. Antes de realizar la identificación sobre el motor, se modifican el circuito de control, la etapa de potencia y el sensor. Enseguida se utiliza el método del lugar de las raíces para sintonizar el PID en el control de la posición angular. Las simulaciones y el control se realizan desde Simulink de MATLAB®, en lo cual se usa además una tarjeta de adquisición de datos, la PCI 6024E. Al final del documento se analizan los resultados y se observa que si bien el controlador PID tiene el mejor comportamiento, el del controlador difuso es comparable. The performance of PID and fuzzy controllers is compared in a commercial device normally used in model airplanes: the S3004 Futaba Servo. The controller circuit, the power amplifier and the sensor are modified, and then the motor is observed. Next, a root-locus method is used to tune a PID for angular position control. Simulations and control are made in Matlab's Simulink, and also a data acquisition card (PCI 6024E) is used. Results are analyzed at the end of the document: although the PID controller works better, the fuzzy controller shows a similar performance. Neste artigo compara-se o desempenho de dois controladores -o proporcional integral derivativo (PID) e o difuso- sobre uma plataforma comercial, utilizada normalmente em aeromodelismo, o servomotor Futaba S3004. Antes de realizar a identificação sobre o motor, modificam-se o circuito de controle, a etapa de potência e o sensor. Posteriormente utiliza-se o método do lugar das raízes para sintonizar o PID no controle da posição angular. As simulações e o controle realizam-se desde Simulink de MATLAB®, no qual se usa também uma placa de aquisição de dados, a PCI 6024E. No final do documento analisam-se os resultados e observa-se que o controlador PID tem o melhor comportamento, mas o do controlador difuso é comparável.

Si bien las técnicas de control sobre sistemas lineales ya han sido probadas con suficiencia, en la práctica los sistemas son no lí- neales. Esto obliga a que se hagan ajustes en la sintonización de los controladores, para que sean útiles en una configuración experimental. Este artículo muestra el proceso de sintonización y reajuste de un control PID y un control basado en un modelo de referencia, los cuales actúan sobre un motor DC de imán permanente. Al final, se evalúa el desempeño de cada algoritmo y se dan recomendaciones. While linear control techniques for dynamic systems have been widely tested, systems are not linear in practice. This means that controllers must be re-tuned to make them useful in an experimental setup. This article presents the tuning and re-tuning process for two control strategies: a PID and an algorithm based on the choice of overall transfer function controlling a DC permanent magnet motor. The algorithms’ performance is evaluated and some recommendations are made.

En este artículo se presenta una alternativa al uso de un sensor óptico para la medición del entrehierro en el proceso de levitación magnética. Esta consiste en utilizar la relación no lineal entre el voltaje y la corriente en la bobina, con el valor de entrehierro, par a medir este último de manera indirecta. Se presentan los resultados con respecto al diseño y entrenamiento de la red neuronal seleccionada, la cual aprende el patrón entre las variables mencionadas. Además se explica el campo de aplicación del sensor indirecto propuesto, el cual depende del tiempo de actualización requerido.