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UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA INGENIERA DE CONTROL
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MOTOR DC CONTROLADO POR INDUCIDO
1. Modelo del Motor
El motor DC controlado por inducido est representado en la figura 1.Adems debido a que la inductancia en servomotores D.C. de magnetopermanente es pequea, podemos despreciar su efecto en el modelo.
Figura 1:Motor DC
(1)2. Funcin de Transferencia Equivalente
>> J=.01;>> b=.1;>> K=.01;>> R=1;>> L=.5;>> num=[ 0 0 K ]
num =
0 0 0.0100
>> den=[ (J*L) ((J*R)+(L*b)) ((b*R)+K^2) ]den =
0.0050 0.0600 0.1001
>> step(num,den,0:.1:5)
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>> impulse(num,den,0:.1:5)
Figura 4:Respuesta al Impulso Unitario.
SISTEMA PENDULO INVERTIDO
1. Diagrama del Sistema
Figura 5:Sistema Pndulo Invertido.
2. Modelo del Sistema
2
2'''
cos
cos
mmM
umgsensenmlx
(2)
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
0.14Impulse Response
Time (sec)
Amplitude
x
y
Mu
m
0
l
x
-
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2
2'''
cos
cos)(cos
mlmlMl
ugsenmMsenml
(3)
3. Espacio de Estado
'
2
'
1 xx (4)
''
2
1111
2
2'
2cos
cos)(cos
mlmlMl
xugsenxmMxsenxmlxx
(5)
'
4
'
3 xxx (6)
''
1
2
111
2
2'
4cos
cosx
xmmM
uxmgsenxsenxmlxx
(7)
4
3
2
1
2
1
0100
0001
x
x
x
x
y
y
(8)
4. Linealizacin
u
uf
uf
uf
uf
x
x
x
x
xfxfxfxf
xfxfxfxf
xfxfxfxf
xfxfxfxf
x
x
x
x
OperacinPtouOperacinPtoxi .4
3
2
1
4
3
2
1
.44342414
43332313
42322212
41312111
4'
3'
2'
1'
/
/
/
/
////
////
////
////
(9)
5. Linealizando en MatLab
5.1. Programa
% Programa : LinPenInv.m% Descripcin :clc
% Variables simbolicassyms f1 f2 f3 f4 x1 x2 x3 x4 u m M l gf1=x2f2=((M+m)*g*sin(x1)-u*cos(x1)-m*l*x2^2*sin(x1)*cos(x1))/(M*l+m*l-m*l*(cos(x1))^2)
f3=x4
f4=(u+m*l*x2^2*sin(x1)-m*g*sin(x1)*cos(x1))/(M+m-m*(cos(x1))^2)f=[f1;f2;f3;f4];
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% Calculo de jacobianos en Punto de Operacionv=[x1,x2,x3,x4]; w=[u];
x1=0;x2=0;x3=0;x4=0;u=0;As=subs(jacobian(f,v))Bs=subs(jacobian(f,w))
% Dando valores a parametros del sistemam=0.1;M=2;l=0.5;g=9.81;A=subs(jacobian(f,v))B=subs(jacobian(f,w))C=[1 0 0 0; 0 0 1 0]D=[0]step(A,B,C,D)
% Fin
5.2. Ejecutando Programa
f1 = x2
f2 = ((M+m)*g*sin(x1)-u*cos(x1)-m*l*x2^2*sin(x1)*cos(x1))/(M*l+m*l-m*l*cos(x1)^2)
f3 = x4
f4 = (u+m*l*x2^2*sin(x1)-m*g*sin(x1)*cos(x1))/(M+m-m*cos(x1)^2)
As = 0 1 0 0 Bs = 0(M+m)*g/M/l 0 0 0 -1/M/l0 0 0 1 0-m*g/M 0 0 0 1/M
A = 0 1 0 0 B = 020.601 0 0 0 -10 0 0 1 0
-0.4905 0 0 0 0.5
C = 1 0 0 0 D = 00 0 1 0
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Figura 6:Respuesta al Escaln Unitario.
6. Simulink
(M+m)*g = 20.601m*l = 0.05M*l = 1m*g = 0.981M+m = 2.1
f1 u(3)
f2 (20.601*sin(u(2))-u(1)*cos(u(2))-0.05* sin(u(2))*cos(u(2))*(u(3))^2)/(1.05-0.05*(cos(u(2)))^2)
f3 u(5)
f4 (u(1)+0.05*sin(u(2))*(u(3))^2-0.981*sin(u(2))*cos(u(2)))/(2.1-0.1*(cos(u(2)))^2)
A = 0 1 0 0 B = 020.601 0 0 0 -10 0 0 1 0-.4905 0 0 0 0.5
C = 1 0 0 0 D = 00 0 1 0
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
To:O
ut(1)
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
To:Out(2)
Step Response
Time (sec)
Amplitude
-
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Figura 7:Sistema Pndulo en Simulink.
Figura 8:Respuestas del Sistema Pndulo Invertido.
7. Sistema no Lineal en MatLab
%-------------------------------------------------------------------------------------------------------% Programa : EulerPenInv.m% Descripcion : dy/dx=2xy; yi(0)=.. xi(0)=..
% yi(f) con h=0.01% y'=y(n+1)-y(n)/h => y(n+1)=y(n)+hy'
x'u
x
xx' y
MODELO NO LINEAL
MODELO LINEALIZADO
PENDULO INVERTIDO
y
Sistema:
f = [ u f1 f2 f3 f4 ] '
ynl: x3
ynl: x1, x3
ynl: x1
yl: x3
yl: x1, x3
yl: x1
x1nl: x1l
Sum
Step
Sistema: [xi]Si stem a: [u, xi ] Si stem a ' : [u, xi ]
MATLAB
Function
Pendulo
C
Matriz C
B
Matrix
Gain3
A
Matrix
Gain2
C
MatrixGain1
1/s
Integrator1
1/s
Integrator
Entrada:u
-
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% f=[ x2;% ((M+m)*g*sin(x1)-u*cos(x1)-m*l*x2^2*sin(x1)*cos(x1))/(M*l+m*l-m*l*(cos(x1))^2); % x4;% (u+m*l*x2^2*sin(x1)-m*g*sin(x1)*cos(x1))/(M+m-m*(cos(x1))^2) ];%
% x1 = x2 =' x3 =x x4 =x'% x1'=' x2'='' x3'=x' x4'=x''%-------------------------------------------------------------------------------------------------------% f= f + h* [ f(2);% ((M+m)*g*sin(f(1))-u*cos(f(1))-m*l*f(2)^2*sin(f(1))*cos(f(1)))/(M*l+m*l-m*l*(cos(f(1)))^2);% f(4);% (u+m*l*f(2)^2*sin(f(1))-m*g*sin(f(1))*cos(f(1)))/(M+m-m*(cos(f(1)))^2)];%-------------------------------------------------------------------------------------------------------clc; clear all;m=0.1;M=2;l=0.5;g=9.81;t=0; h=0.01; f=[0; 0; 0; 0];
tacu=t; facu=f; u=1;for i=1:400f=f+h*[ f(2);
((M+m)*g*sin(f(1))-u*cos(f(1))-m*l*f(2)^2*sin(f(1))*cos(f(1)))/(M*l+m*l-m*l*(cos(f(1)))^2);
f(4);(u+m*l*f(2)^2*sin(f(1))-m*g*sin(f(1))*cos(f(1)))/(M+m-m*(cos(f(1)))^2) ];
t=t+h;tacu=[tacu t];facu=[facu f];
end%plot(tacu',yacu(1,:)','r'); grid on;
plot(tacu,facu(1,:),'r'); grid on;axis([min(tacu) max(tacu) min(facu(1,:)) max(facu(1,:))]);title('Sistema de Pendulo Invertido');xlabel('tiempo[seg]'); ylabel('Posicion D[rad/seg]');%-------------------------------------------------------------------------------------------------------
Figura 9:Grfica de .
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Sistema de Pendulo Invertido
Tiempo[seg]
PosicionTeta[rad]
-
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Figura 10:Grfica de D.
SISTEMA PENDULO INVERTIDO CON MOTOR ACTUADOR
1. Modelo del Pndulo Invertido
El proceso pndulo invertido consiste de un pndulo montado sobre un carroque de desplaza en forma horizontal. Este carro esta impulsado por unservomotor D.C a travs de un sistema de poleas, tal como se muestra en lafigura 11.
Figura 11:Proceso del Pndulo Invertido.
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
-18
-16
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0Sistema de Pendulo Invertido
tiempo[seg]
PosicionD?[rad/seg]
-
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1.1. Modelo del Subsistema Carro-Pndulo
El subsistema carro-pndulo se ilustra en la figura 12 y est conformado por uncarro y una varilla. De la figura 12 podemos observar que los centros de
gravedad de la varilla y de la esfera son:
Figura 12:Subsistema carro-pndulo.
(10) (11)
M
j
i
N
i
i jFmirdt
dm
112
2
(12)
Donde i es la masa de la i-sima partcula, es la posicin del centro demasa de la i-sima partcula y jF es la j-sima partcula fuerza aplicada alsistema de partculas. Aplicando la ecuacin (12) a nuestro sistema (endireccin z), obtenemos:
(13)Luego, sustituyendo
(ecuacin (10)) y
(ecuacin (11)) en la ecuacin (13),
obtenemos:
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(14)Y desarrollando las derivadas resulta:
(15)Para completar el modelo, utilizaremos la segunda ley de newton aplicada almovimiento rotatorio alrededor del punto P del carro.
i dd
i (16)Donde es el j-simo torque externo, es el momento de inercia de la i-simapartcula respecto al punto P y es el angulo recorrido por la i-sima partculaalrededor del punto P.Empleando la ecuacin (16) en la figura 12 obtenemos:
(17)Y ordenando:
(18)Donde: (19)
1.2. Modelo del Subsistema Motor-Polea
El subsistema motor-polea est representado en la figura 13 El modelo delsistema elctrico se encuentra aplicando la ley de voltajes de Kirchoff a la parteelctrica de dicha figura. Adems, debido a que la inductancia en servomotoresD.C. de magneto permanente es pequea, podemos despreciar su efecto en elmodelo. As obtenemos:
-
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Figura 13:Subsistema motor-polea
(20)
El voltaje contra electromotriz est representado por:
(21)Aplicando la segunda ley de Newton para el movimiento rotatorio en el sistemamecnico del servomotor, obtenemos:
(22)Donde: (23) (24)El torque producido en el eje del servomotor viene dado por la ecuacin: (25)Sustituyendo la ecuacin (16) en (13) y despejando se obtiene: (26)Luego sustituyendo las ecuaciones (26) y (21) en (20) y despejando F,obtenemos:
(27)
-
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Para transformar el desplazamiento angular del servomotor en eldesplazamiento horizontal del carro en funcin del radio de la polea y del factorde reduccin del servomotor, empleamos:
(28)
Sustituyendo la ltima relacin en (27), obtenemos la ecuacin general delsubsistema servomotor, como sigue:
(29)Las ecuaciones (15), (18) y (29) representan el modelo matemtico del procesopndulo invertido controlado por la corriente de armadura. Tales ecuacionespueden ser escritas en forma compacta:
(30) (31) (32)Donde:
(33) (34) (35)
1.3. Representacin en el Espacio de Estado
Las ecuaciones obtenidas pueden ser representadas en el espacio de estadomediante la siguiente asignacin de variables de estado: (36) (37) (38)
(39)
-
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Escribiendo dichas ecuaciones en el espacio de estado, obtenemos:
[
]
(40)
Y puesto que en nuestro sistema tenemos como salidas disponibles eldesplazamiento angular de la varilla y el desplazamiento del carro, la ecuacinde salida toma la forma siguiente:
(41)
Donde:
(42)1.4 .Obtencin del Modelo Lineal
Para poder analizar la ecuacin (40) empleando tcnicas de control lineal es
necesario obtener un modelo lineal del proceso. Suponiendo que las variablesde estado se desvan levemente con respecto a una condicin de operacin(un estado de equilibrio, por ejemplo), la aproximacin lineal se puede obtenermediante la expansin en series de Taylor, despreciando trminos de ordensuperior. Considerando que nuestro proceso sea representado por la siguienteexpresin: (43)
en donde es la seal de control, es el vector de estados y es una funcinvectorial de variable vectorial. La expansin en serie de Taylor alrededor delpunto de operacin resulta: +
(44)
-
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Si la variacin de las variables residuales () y es pequea,entonces se pueden despreciar los trminos de orden superior. En el caso quenos ocupa, el punto de operacin (o estado de equilibrio) se ubica alrededor del
origen
y
, entonces la ecuacin (43) se puede
escribir como: (45)Dado que es una funcin de variable vectorial, su derivada parcial conrespecto a y viene a representar la operacin jacobiana. Entonces, laecuacin (44) se convierte en:
[
]
[
]
(46)
Luego aplicando la ultima expresin a la ecuacin (40), obtenemos el siguientemodelo lineal para el sistema de pndulo invertido:
(47)Donde:
[
]
(48)
(49)
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1.5. El Modelo en el Espacio de Estado Discreto
Las ecuaciones de estado en tiempo continuo del proceso estn dadas por:
(50) (51)La solucin de tales ecuaciones es:
(52)Donde es el tiempo inicial, y:
(53)El modelo en tiempo discreto esta dado por:
(54)Donde es el tiempo de muestreo. Las matrices y se obtienen de:
(55)
() (56)La ecuacin de salida en tiempo discreto viene a ser:
(57)En donde y son matrices constantes que no dependen del periodo demuestreo ; por consiguiente, son las mismas que para el caso continuo.
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SISTEMA DE SEGUIMIENTO