Los sistemas de control están presentes en el día a día de nuestras vidas. Cuando tomamos una ducha, cuando conducimos un vehículo, o incluso cuando nos desplazamos, dichas actividades necesitan de algún tipo de medida, comparación y ajuste, para lograr un desempeño deseado. Para lograr entender qué significa un desempeño adecuado, recurrimos a modelos matemáticos que nos permitan analizar dichos sistemas dinámicos. Es decir, para diseñar un sistema de control automático, en primera instancia tendremos que recurrir al análisis dinámico para luego poder hacer la síntesis del sistema en cuestión.
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Introducción al análisis de sistemas de control con MATLAB
Instructors: Nicanor Quijano Silva
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What you'll learn
Utilizar las herramientas de Matlab/Simulink para ilustrar los conceptos descritos.
Diseñar algoritmos de control automático (dominio de tiempo y frecuencia) para cumplir especificaciones de desempeño en lazo cerrado.
Identificar los componentes de respuesta transitoria, linealización, estabilidad y error de un sistema dinámico.
Interpretar, reconocer y asociar las características de la salida con la entrada de un sistema dinámico.
Skills you'll gain
- Diseñar estrategias de control en los dominios del tiempo y la frecuencia
- Determinar los conceptos de análisis i.e. respuesta transitoria estabilidad y error.
- Conocer las herramientas de control que están Matlab/Simulink® para afianzar los conceptos de análisis y control.
- Aplicar las nociones de análisis y control en herramientas de cómputo i.e. Matlab/Simulink®
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There are 4 modules in this course
En este primer módulo, los estudiantes utilizarán las herramientas que provee MATLAB/Simulink para identificar los conceptos de señales y sistemas. Para ello, se identificarán e interpretarán en primera instancia los conceptos de señales y sistemas, y cómo estos se integran en un modelo que representará dicho sistema dinámico. Luego, se buscará interpretar el sentido del modelo obtenido por medio de ecuaciones diferenciales, lo cual llevará al estudiante a obtener una nueva interpretación del modelo bajo ciertas suposiciones que facilitará la manipulación de señales y sistemas.
What's included
7 videos10 readings1 assignment1 app item2 discussion prompts
En este segundo módulo, los estudiantes se enfrentarán a conceptos de análisis como lo son la respuesta transitoria, la estabilidad y el error en estado estacionario. Para ello, en primera instancia se verá cómo las relaciones de modelamiento entre el dominio frecuencial y el temporal se pueden logar, con el fin de utilizar sus respectivas herramientas analíticas. Luego, los estudiantes identificarán cómo analizar un sistema no lineal por medio de un herramienta de Matlab conocida como Control Systems Designer. Finalmente, los conceptos de análisis de sistemas dinámicos lineales e invariantes en el tiempo se presentarán, y todo esto siempre con las ayudas que proveen las herramientas de Matlab/Simulink®.
What's included
3 videos10 readings1 assignment1 app item
En este tercer módulo, los estudiantes utilizarán las herramientas que provee Matlab/Simulink® para construir la primera estrategia de control denominada PID. Las siglas corresponden a la parte proporcional, integral y derivativa del error de seguimiento en estado estacionario (aunque habrá una serie de variantes como se verá a lo largo del módulo). Esta síntesis, permitirá construir un algoritmo que cumpla ciertas características de desempeño asociadas a la respuesta transitoria del sistema. Múltiples problemas emergen en la implementación de estos controladores, de los cuales se hace énfasis en algunos y de paso cómo deberían solucionarse. Finalmente, se presentará una aplicación del algoritmo estudiado en un ejercicio que busca integrar los conceptos vistos hasta el momento.
What's included
3 videos7 readings2 assignments
En este cuarto módulo, los estudiantes utilizarán las herramientas que provee Matlab/Simulink® para construir una estrategia de control basada en el dominio del tiempo. Los controladores basados en retroalimentación de estado son válidos siempre y cuando el sistema sea controlable, por lo cual se arranca por entender este concepto. Una vez se haya verificado dicha condición, se procede a ubicar los polos del sistema en lazo cerrado de acuerdo a las características deseadas. Como los sistemas que se estudian son de una entrada y una salida, se podrá aplicar la fórmula de Ackerman para este diseño. Finalmente, un ejercicio integrador aplicará los conceptos vistos en un péndulo invertido sobre un carro que se desplaza.
What's included
4 videos5 readings2 assignments
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