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Sistemas de control digital con Matlab y Labview




Enviado por Pablo Turmero



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    PROBLEMÁTICA Proliferación de muchos textos
    teóricos difíciles de entender para los estudiantes
    y con pocos ejercicios prácticos. Aterrizaje de los
    conceptos dados teóricamente por medio de simulaciones.
    Utilización de herramientas de software de bastante uso a
    nivel académico como son Matlab y Labview.
    Aplicación de herramientas especializadas en Matlab como
    son Ident, Sisotool, Guide y Simulink.

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    MAPA CONCEPTUAL DEL LIBRO

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    CAPITULO 0: INSTRUMENTACIÓN INDUSTRIAL Introducción
    a los procesos industriales y su simbología Definiciones
    para el análisis de instrumentos, sistemas de
    medición y control Símbolos internacionales de
    instrumentación Descripción de símbolos
    Ejemplo de diagrama P&ID Identificación de los
    instrumentos Procesos industriales

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    CAPITULO 1: CONCEPTOS RELACIONADOS Sistemas de control en tiempo
    discreto Sistemas de control en tiempo continuo y en tiempo
    discreto Sistemas de control continuo Sistemas de control digital
    Señales continuas y discretas Sistemas de
    adquisición, conversión y distribución de
    datos. Implementación sistema de control digital
    utilizando puerto serial Herramientas para adquirir datos por el
    puerto serial utilizando matlab Programa para toma y envio de
    datos con matlab Ejemplos de programas utilizando labview
    Adquisición y distribución de datos por puerto
    serial para control de nivel Sistema de adquisición y
    distribución de datos para temperatura y nivel

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    CAPITULO 1: HERRAMIENTAS DE MATLAB UTILIZADAS Otro programa para
    generar la señal pseudoaleatoria que se enviará al
    puerto serial. Para esto, es necesario tener la herramienta IDENT
    de Matlab para generar la señal PRBS: s=serial('COM1');
    fopen(s); entrada=idinput(2000,'PRBS',[0 0.25],[10 30])
    %Generación señal aleatoria . Se debe tener Ident
    de Matlab for i=1:2000 sal=entrada(i,1); f(i,1)=sal; %salida
    aleatoria hacia el micro fwrite(s,sal,'char','sync');
    %Envío de información al puerto serial fclose(s) %
    Se cierra el Puerto para limpiar el buffer de datos. fopen(s)
    a=fread(s,s.inputbuffersize,'char'); %Adquisición de
    información del Puerto serial c(i,1)=a; %entrada de la
    señal del sensor proveniente del micro d(i,1)=i; pause(10)
    i=i+1 end fclose(s); subplot(2,1,1) %Grafica la
    información obtenida plot(d,f,'-') subplot(2,1,2)
    plot(d,c,'o')

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    CAPITULO 2: HERRAMIENTAS MATEMÁTICAS UTILIZADAS EN LOS
    SISTEMAS DE CONTROL DIGITAL La transformada Z Transformada Z para
    funciones básicas Función escalón unitario
    Función rampa unitaria Función polinomial ak
    Función exponencial Función senoidal
    Utilización de Matlab para encontrar la transformada Z de
    una expresión Transformada z inversa Método de la
    división directa Método computacional
    Utilización de comandos especiales de Matlab para
    encontrar la transformada z inversa de una expresión
    Transformada z inversa utilizando ecuaciones en diferencias
    Transformada z inversa utilizando fracciones parciales
    Método de los residuos o de la integral de
    inversión.

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    CAPITULO 2: HERRAMIENTAS UTILIZADAS DE MATLAB COMANDOS
    ESPECIALES: ztrans: Transformada Z – a. n = sym(´n´)
    – b. f = n^4 – c. ztrans(f) – d. z*(z^3+11*z^2+11*z+1)/(z-1)^5
    Iztrans: Transformada Z inversa – a. z = sym(‘z’) –
    b. f = 2*z/(z-2)^2 – c. iztrans(f) Función de
    transferencia: filter Graficación: plot

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    CAPITULO 3: CONCEPTOS DE UN SISTEMA DIGITAL Sistema muestreador
    Circuitos para retención de datos Reconstrucción de
    señales originales a partir de señales muestreadas
    – Teorema del muestreo La función de transferencia pulso –
    Lazo abierto – Lazo cerrado Correspondencia entre el plano s y el
    plano z

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    CAPITULO 4: IDENTIFICACIÓN DE SISTEMAS LINEALES Concepto
    de sistema Modelo de un sistema Métodos de
    identificación Técnicas de identificación
    paramétrica Tipos de modelos parametricos Métodos
    para el ajuste de parámetros Consideraciones para
    identificación Obtención de datos Pretratamiento de
    datos Validación del modelo Reducción del
    modelo

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    CAPITULO 4: HERRAMIENTAS UTILIZADAS DE MATLAB System
    Identification Toolbox: Ident – Comandos – Interfaz grafica

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    Identificación de sistemas utilizando IDENT datos=[XT FT]
    % Configuración de los datos. Se coloca primera la
    variable de salida XT y después la variable de entrada FT.
    Deben tener el mismo tamaño. tam=length(FT) % Cantidad de
    datos de la variable de entrada FT. datos_ident=[XT(1:60)
    FT(1:60)] % Cantidad de datos tomados para la validación
    del sistema. Para este caso, se toman los siguientes 60 datos
    tanto de entrada como de salida. datos_val=[XT(61:tam)
    FT(61:tam)] % Cantidad de datos tomados para la
    identificación del sistema. Para este caso, se toman los
    primeros 61 datos tanto de entrada como de salida.
    idplot(datos_ident) % Visualizar los datos tomados para
    identificación.

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    Identificación de sistemas utilizando IDENT
    datos_ident=dtrend(datos_ident) % % Remueve las tendencias
    lineales de los datos de identificación, manteniendo la
    información de la dinámica del sistema, pero no su
    comportamiento estático. datos_val=dtrend(datos_val) %
    Remueve las tendencias lineales de los datos de
    validación, manteniendo la información de la
    dinámica del sistema, pero no su comportamiento
    estático. idplot(datos_ident) % Visualiza los datos de
    identificación sin tendencia lineal. idplot(datos_val) %
    Visualiza los datos de validación sin tendencia lineal.
    th=arx(datos_ident,[2 7 6]) % Aplicación del modelo
    posible. Para este caso es ARX. Puede ser ARMAX, OE y BJ. Se debe
    tener presente los parámetros que maneja cada uno.
    Discrete-time IDPOLY model: A(q)y(t) = B(q)u(t) + e(t) A(q) = 1 –
    0.3144 q^-1 – 0.3001 q^-2 B(q) = 0.1531 q^-6 + 0.07232 q^-7 +
    0.02384 q^-8 + 0.05164 q^-9 + 0.1027 q^-10 – 0.008651 q^-11 –
    0.03379 q^-12 Estimated using ARX from data set datos_ident Loss
    function 2.16316 and FPE 2.92663 Sampling interval: 1

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    Identificación de sistemas utilizando IDENT
    th=sett(th,300) % Representación del modelo en
    términos de q-1, con el tiempo de muestreo del sistema.
    present(th) % Presenta el modelo obtenido en q-1.
    [numd1,dend1]=th2tf(th) % Transforma los polinomios en format q-1
    en expresiones numerador y denominador. Presenta cada coeficiente
    de los polinomios obtenidos. roots(dend1) % Se encuentran las
    raíces del polinomio denominador para ubicación de
    los polos. compare(datos_val,th) % Compara los datos de
    validación con el modelo obtenido. En la gráfica
    obtenida se muestra una comparación entre las salidas de
    los modelos simulados y la salida medida cuando son aplicados los
    datos de validación. sysd=tf(numd1,dend1,300) Transfer
    function: 0.1531 z^6 + 0.07232 z^5 + 0.02384 z^4 + 0.05164 z^3 +
    0.1027 z^2 – 0.008651 z – 0.03379
    ——————————————————————————————————————-
    z^12 – 0.3144 z^11 – 0.3001 z^10 Sampling time: 300

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    Identificación de sistemas utilizando el GUI de
    Ident

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    Identificación de sistemas con el GUI de Ident

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    CAPITULO 5: CONCEPTOS DE ESTABILIDAD EN UN SISTEMA DE CONTROL EN
    TIEMPO DISCRETO Criterio de estabilidad de Jury
    Transformación bilineal y criterio de estabilidad de
    Routh-Hurwitz Método del lugar geométrico de las
    raíces Utilización de la herramienta SISOTOOL de
    Matlab para obtener el lugar geométrico de las
    raíces de un sistema de control discreto.

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    CAPITULO 5: HERRAMIENTAS DE MATLAB UTILIZADAS Simulink Sisotool:
    rltool

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    CAPITULO 5: HERRAMIENTAS DE MATLAB UTILIZADAS

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    CAPITULO 5: HERRAMIENTAS DE MATLAB UTILIZADAS

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    CAPITULO 6: RESPUESTA DE LOS SISTEMAS EN TIEMPO DISCRETO
    Respuesta estacionaria de los sistemas Análisis de error
    en estado permanente Error a escalón unitario o
    señal de posición Error a rampa unitaria o
    señal de velocidad Error a entrada parabólica o
    señal de aceleración Robustez de un sistema
    discreto

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    CAPITULO 6: HERRAMIENTAS UTILIZADAS DE MATLAB SIMULINK

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    CAPITULO 7: DISEÑO DE COMPENSADORES DISCRETOS
    Diseño de compensadores discretos a partir de
    especificaciones temporales Diseño de controladores
    discretos Acción proporcional Acción derivativa
    Acción integral Control PI discreto Control PD discreto
    Control PID discreto Implementación de un controlador PID
    discreto con LabVIEW Implementación de un controlador PID
    discreto utilizando la herramienta GUIDE de Matlab

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    DIA MATLAB 2008. BOGOTÁ CAPITULO 7: HERRAMIENTAS
    UTILIZADAS DE MATLAB GUIDE: Interfaz gráfica de Usuario
    Simulink Sisotool

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    CAPITULO 7: HERRAMIENTAS UTILIZADAS DE MATLAB

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