La empresa SIMPRO en estos momentos tiene implementado el algoritmo de control en un hilo de programación en C++ que se encuentra funcionando paralelo al mundo virtual en una de las PC que se encargan de esta tarea. Como consecuencia de esta implementación el control de la plataforma esta sujeto a las latencias de Windows y no se encuentra, por lo
tanto, ejecutándose en tiempo real. Además de que dicho algoritmo no es el más idóneo para lograr las prestaciones necesarias, de velocidad y de precisión, ya que es un PID clásico, que debido a la complejidad de la planta, presenta problemas como defasaje entre el mundo virtual y las sensaciones de movimientos impresas por los actuadores al sistema. A pesar de su ineficacia antes abordada el costo de dicho algoritmo es muy bajo y asequible, puesto que sólo necesita de una interfase electrónica desarrollada a base de operacionales, para acoplar las señales de control dadas por el puerto paralelo de la PC a los sistema de control de la plataforma lo que representaría un costo de unos $50 dólares.
Sumando lo anteriormente dicho a los elementos relacionados en la Tabla 3.1, siendo estos el total de componentes necesarios para el control de los actuadores, el costo final será de $1093.4 dólares.
Tabla 3.1. Elementos usados en los actuadores.
Cantidad Descripción Marca Serie Precio $
2 Cilindro lineal Festo DNC-100-400 128.50
2 Válvula proporcional Festo MPYE 5 -3/8 346.40
2 Potenciómetro lineal Festo MLO-PTO-450 46.80
Los algoritmos de control propuestos por la literatura en el mundo mejoran notablemente las prestaciones de estos sistemas pues son algoritmos complejos que en muchos casos realimentan las presiones de las cámaras o velocidad y aceleración, para hacer más robusto los controles. Esto implica el uso de sensores de presión con un costo de $250 por unidad o el uso de unidades inerciales con un costo de $3000 dólares cada una. Como se puede apreciar estos algoritmos encarecerían enormemente la producción de las plataformas de simulación no siendo así viable el uso de los mismos.
Con el algoritmo de control propuesto en este trabajo y utilizando los medios de la Tabla 3.1 además de un controlador empotrado Flashlite186, con un costo de $150 dólares, se logra que el control este fuera de la PC y por tanto pueda ser ejecutado en tiempo real. Debido al uso de un observador no es necesario utilizar la unidad inercial para poder medir velocidad y aceleración lo que ahorra, comparado con los algoritmos que usan este elemento de medición, unos $3000.
El costo total de la implementación de este algoritmo asciende a los $1193.4 representando un aumento de un 9.1% comparado con lo implementado por SIMPRO. Aunque cuantitativamente el sistema de SIMPRO es más barato que la propuesta de esta investigación, cualitativamente se demuestra mediante la simulación, que con el uso del control por asignación de polos mediante la realimentación de estados observados, mejora
ampliamente las prestaciones del mismo, elevando las velocidades de respuesta y reduciendo los errores de seguimientos a menos de un grado de inclinación. Permitiendo con estas nuevas prestaciones que el simulador pase a ser de una categoría superior, aumentando así su cotización en el mercado.
3.4 Conclusiones parciales
Con el algoritmo de seguimiento de trayectoria propuesto se logra el control desacoplado de los actuadores de la plataforma garantizando el cumplimiento de los requerimientos de velocidad y precisión necesarios para estos sistemas. Este supera con creces el sistema, a base de PID clásico, utilizado por SIMPRO en el control de las plataformas; pues a pesar de incrementar los costos de producción en un 9.1%, cualitativamente se demuestra mediante la simulación que con su uso el sistema mejora enormemente sus prestaciones, mejorando las velocidades de respuesta y reduciendo los errores de seguimiento a menos de un grado de inclinación.
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Conclusiones
Los objetivos de la presente investigación fueron cumplidos a cabalidad. Se comprobó la veracidad de la hipótesis planteada en el trabajo demostrando la existencia de un algoritmo de control que mejora en gran medida las prestaciones del sistema sin modificar mucho su costo de producción.
Se asimiló el método de control por realimentación de estados propuesto por (Igor and German 2006) para actuadores lineales electro-neumáticos, comprobándose sus prestaciones mediante la simulación. Aunque este algoritmo no garantiza cero error en estado estable ante disturbio ni está diseñado para seguimiento de trayectorias, se demuestra que puede establecer de forma sencilla los índices de funcionamiento en lazo cerrado a partir del modelo de la planta.
En este trabajo se propone introducir en la trayectoria directa, del controlador de (Igor and German 2006), una acción integral para eliminar el error ante disturbio y agregar la prealimentación de velocidad y aceleración para mejorar el seguimiento de trayectorias. Las modificaciones anteriores logran aumentar las prestaciones del control ante disturbio, disminuyen los errores de seguimiento a menos de un grado de inclinación e incrementan considerablemente las velocidades de respuesta del sistema.
La implementación de este método de control en las plataformas de simulación, aunque aumenta ligeramente el costo de producción por la incorporación del controlador empotrado, mejoraría enormemente su desempeño. Con las nuevas prestaciones estos
simuladores pasarían a una categoría superior y por tanto se podrían cotizar a un mayor precio en el mercado, hecho que amortizaría los costos adicionales debido al uso de los controladores empotrados.
Recomendaciones
Como recomendaciones investigativas se propone que el algoritmo de control expuesto en el capítulo anterior, sea implementado en la práctica y en la medida que se cumplan los objetivos se analice la posibilidad de incorporar el mismo a las plataformas de simulación de conducción desarrollas por SIMPRO. Además es de interés que se continúe investigando lo referido al control de actuadores neumáticos puesto que es un tema novedoso con un amplio campo de aplicaciones que permitirá el desarrollo de sistemas robóticos con una tecnología limpia y barata.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Aracil, R., R. Saltarén, et al. (2003). "Parallel Robots for Autonomous Climbing along Tubular Structures." Elsevier Journal, Robotics and Autonomous Systems 42: 125- 134.
Bigras, P. (2005). "Sliding-Mode Observer as a Time-Variant Estimator for Control of Pneumatic Systems." ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control 127(3): 499-502.
Bourdat, S., E. Richard, et al. (1991). "A modified linear reduced observer for a pneumatic servodrive." Fluid Power Systems Modeling and Control: 357–371.
Brun, X., B. Mazouz, et al. (2000). "Control of an electropneumatic actuator, comparison between some linear and nonlinear control laws." Journal of Systems and Control Engineering(Control in Fluid Power Systems).
Burrows, C. R. (1972). Fluid Power Servomechanisms. London, England, Van Nostrand. Carducci, G., M. Foglia, et al. (2004). Pneumatic robotic arm controlled by on-off valves
for automatic harvesting based on vision localisation. ICIT '04. IEEE International Conference on Industrial Technology.
Chen, A. R. W. H. a. C. (2003). "A Low-Cost Driving Simulator for Full Vehicle Dynamics Simulation." IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY, 52(1). Domínguez, S., P. Campoy, et al. (2002). Control en el Espacio de Estado. Madrid, Pearson
Educación.
Igor, L. K. and V. K. German (2006). Pneumatic Avtuating Systems for Automatic Equipment, Structure and Desing.
Janiszowski, K. B. (2004). Adaptation, modelling of dynamic drives and controller design in servomechanism pneumatic systems. IEE Proceedings - Control Theory and Applications.
Jean–Jacques, S. and L. Weiping (1991). Applied Nonlinear Control. New Jersey, Prentice Hall.
Karpenko, M. and N. Sepehri (2004). QFT Design of a PI Controller with Dynamic Pressure Feedback for Positioning a Pneumatic Actuator. IEEE American Control Conference, Boston.
Kawashima, K., T. Funaki, et al. (2003). Automated characteristic test bench of pneumatic servovalve. 7th International Symposium on Fluid Control, Measurement and Visualization.
Laghrouche, S., M. Smaoui, et al. (2004). Robust control of electropneumatic actuator by 3rd-order sliding mode. IEEE Conference on Decision and Control, Atlantis.
Li, J., Y. Mizukami, et al. (2003). Intelligent Control for Pneumatic Servo System. SICE 2003. IEEE Annual Conference, Fukui, Japan, Fukui University.
Ljung, L. (1999). System Identification. Theory for the user, Prentice Hall. Ogata, K. (2002). Ingenieria de Control Moderna.
Pandian, S. R., F. Takemura, et al. (2002). "Pressure observer-controller design for pneumatic cylinder actuators." IEEE/ASME Transactions on Mechatronics 7(4). Pearce, M. (2005). "Is there an alternative to fluid power?" IEEE Journal of Computing &
Control Engeneering 16(2): 8-11.
Quintana, R. M. (2000). Plataforma para Simuladores. SIMPRO. Ciudad de la Habana, Cuba, Instituto Superior Politécnico "José Antonio Echevarría".
Richer, E. and Y. Hurmuzlu (2000). "A high performance pneumatic force actuator system: Part I - Nonlinear mathematical model." ASME, Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control 3.
Rubio, E., L. Hernández, et al. (2007). "Modelado, identificación y control de actuadores lineales electro-neumáticos. Aplicación en plataforma de dos grados de libertad." Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial (En revisión). Sakamoto, M., T. Matsushita, et al. (2002). Model reference adaptive control using delta-
operator with neural network for pneumatic servo system. SICE 2002. IEEE Annual Conference.
Sartorius, A., E. Rubio, et al. (2006). "Virtual and remote laboratory for robot manipulator control study." International Journal of Engineering Education 22(Special issue on Robotic in Engineering Education).
Schulte, H. and H. Hahn (2003). "Fuzzy state feedback gain scheduling control of servo- pneumatic actuators." IFAC Control Engineering Practice 12(5): 639-650.
Schulte, H. and H. Hahn (2004). "Fuzzy state feedback gain scheduling control of servo- pneumatic actuators." IFAC Control Engineering Practice 12(5): 639-650.
Shunmugham R. Pandian, F. T., Yasuhiro Hayakawa and and S. Kawamura (2002). "Pressure Observer-Controller Design for Pneumatic Cylinder Actuators." IEEE/ASME TRANSACTIONS ON MECHATRONICS 7(4): 490-499.
Slotine, J. E. (1993). Applied Nonlinear Control. Massachusetts.
Song, Q. and F. Liu (2006). Neural Network Modeling and Disturbance Observer Based Control of a Pneumatic System. IEEE/ASME International Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications.
Sosa, A. M. (2007). Controlador empotrado para plataforma neumática de simulador de condución. Automática y Sistemas Computacionales. Villaclara, UCLV. Ing.
Takaiwa, M. and T. Noritsugu (2005). Development of Wrist Rehabilitation Equipment Using Pneumatic Parallel Manipulator. ICRA '05. IEEE International Conference on Robotics & Automation.
Tressler, J. M., T. Clement, et al. (2002). Dynamic behavior of pneumatic systems. ICRA '02. IEEE International Conference on Robotics & Automation, Washington, DC. Wang, J., D. J. D. Wang, et al. (2001). Modelling study, analysis and robust servo control
of pneumatic cylinder actuator systems. IEE Proceedings - Control Theory and Applications.
Wang, X. and G. Peng (2003). Modeling and control for pneumatic manipulator based on dynamic neural network. IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics.
Woon-Sung Lee, J.-H. K., and Jim-Hee Cho (1998). "A Driving Simulator as a Virtual Reality Tool."
Xue, Y., G.-Z. Peng, et al. (2003). On-line self-learning neural network control for pneumatic robot position system. International Conference on Machine Learning and Cybernetics.
Yamada, Y., K. Tanaka, et al. (2000). Adaptive pole-placement control with multi-rate type neural network for pneumatic servo system. IEEE Proceedings of the International Conference on Control Applications.
Zorlu, A., C. Özsoy, et al. (2003). Experimental modeling of a pneumatic system. IEEE Proceedings on Emerging Technologies and Factory Automation.