• No results found

2.2. X-RAY IMAGING

2.2.3. Statistical Reconstruction Algorithms

A partir de los modelos obtenidos en el capítulo anterior se ajusta el PID mediante el método Ziegler y Nichols, aplicando el procedimiento descrito en el epígrafe 2.5.2 se sintoniza el controlador borroso. Después se simula el control PID y PD-Borroso+I y se obtienen los resultados siguientes:

En términos generales se puede apreciar que las respuestas temporales del PD-Borroso+I es menos oscilatoria y los mandos son más suaves. Demostrando que puede ser una variante promisoria para estos casos.

CONCLUSIONES y RECOMENDACIONES

Conclusiones

Esta investigación se incluye en el estudio y evaluación de estrategias de control no convencionales con el propósito de lograr un mejor desempeño del sistema electro-neumático en la plataforma de 2-GDL. Específicamente se trabaja con estrategias de control PID- Borrosos. Los principales resultados obtenidos se exponen a manera de conclusiones:

- Del análisis de la bibliografía se puede concluir que la robótica paralela permite una gran diversidad de aplicaciones, sin embargo cuando se emplean actuadores neumáticos, surgen dificultades para el control que requieren el empleo de estrategias de control avanzadas, para mantener las prestaciones de la robótica paralela y a la vez preservar los pistones neumáticos. Las técnicas de control inteligente borroso son una alternativa para estos casos.

- En el trabajo, se generaliza un procedimiento para la obtención de un PD-Borroso+I a partir de los ajustes de un PID, lo cual facilita el diseño de un regulador borroso para la plataforma de 2GDL y perimite aprovechar las facilidades de ambos métodos. - La estrategia de control borroso (PD-Borroso+I) implementada en la plartaforma robótica paralela de 2GDL objeto de estudio, tuvo un mejor desempeño en cuanto a suavidad de respuesta y oscilaciones del mando al compararse con un PID equivalente, a nivel de simulación. Esto demuestra la factibilidad de su aplicación.

Recomendaciones

Para establecer la necesaria continuidad que debe tener este trabajo se recomienda lo siguiente:

- Aplicar en la plataforma real los resultados de esta tesis. - Valorar otras estrategias de control PID-Borroso.

- Utilizar los resultados de la presente investigación como material bibliográ fico para estudiantes y profesores de la carrera de Automática y miembros del GARP, tomándola como referente para posteriores investigaciones.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Aracil, R., Saltarén, R., & Reinoso, O. (2003). Parallel Robots for Autonomous Climbing along Tubular Structures. Elsevier Journal, Robotics and Autonomous Systems, 42, 125-134.

Belgharbi, M., Thomasset, D., Scavarda, S., & Sesmat, S. (1999). Analytical model of the flow stage of a pneumatic servo-distributor for simulation and nonlinear control. Paper presented at the Scandinavian International Conference on Fluid Power, Tampere, Finland.

Bonev, I. (2003). The true origins of parallel robots. ParalleMIC: the Parallel Mechanisms Information Center.

Bonev, I. (2003). The True Origins of Parallel Robots.

Boufera, F., Debbat, F., Mondada, F., & Khelfi, M. F. (2014). Fuzzy Control System for Autonomous Navigation and Parking of Thymio II Mobile Robots. International Journal of Computer and Electrical Engineering (IJCEE), 6(EPFL-ARTICLE- 200396), 321-325.

Brun, X., Belgharbi, M., Sesmat, S., Thomasset, D., & Scav-arda, S. (2000). Control of an electropneumatic actuator, comparison between ome linear and nonlinear control laws. Journal of Systems and ControlEngineering, no. Control in Fluid Power Systems.

Burrows, C. R. (1972). Fluid Power Servomechanisms. London, England: Van Nostrand. Cong, K., Hoang, N., Khanh, H., Truog, B., & K., Y. (2003). Fuzzy Inference Methods

Employing T-norm with Threshold and Their Implementation.

Chillari, S., Guccione, S., & Muscato, G. (2001). An experimental comparison between several pneumatic position control methods. Paper presented at the IEEE 40th Conference on Decision and Control.

Dadone, P. (2001). Design optimization of fuzzy logic systems. Virginia Polytechnic Institute and State University.

Dominguez Velazco, S. E. (2007). Modelo Cinemático y Dinámico para Plataforma de dos grados de libertad. (Trabajo de Diploma), Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.

Espinosa, J., Vandewalle, J., & Wertz, V. (2005). Fuzzy Logic, Identification and Predictive Control.

García Llerena, D., Prieto, P. J., Cazarez-Castro, N. R., & Cardenas-Maciel, S. L. (2014, Octubre 14-17). Control por modo deslizante basado en lógica difusa aplicado en un robot neumatico. Paper presented at the XVI Congreso Latinoamericano de Control Automático, CLCA 2014, Cancún, Quintana Roo, México.

Gutierrez, R. E. (2003). Aplicación de inteligencia artificial en el control de manipuladores teleoperados.

Hahn, H. (2005). Mathematical Modeling, Control, Computer Simulation andLaboratory Experiments of a Spatial Servopneumatic Parallel Robot,”Nonlinear Dynamics,v. Janiszowski, K. B. (2004). Adaptation, modelling of dynamic drives and controller design

in servomechanism pneumatic systems. IEEProceedings - Control Theory and Applications, 151, 234-245.

Jantzen, J. (1998). Tuning of Fuzzy PID Controllers. Technical University of Demnark. Karpenko, M., & Sepehri, N. (2004). QFT synthesis of a position controller for a

pneumatic actuator in the presence of worst-case persistent disturbances. Paper presented at the IEEE American Control Conference.

Kikuuwe, R., & Fujimoto, H. (2006). Proxy-based sliding mode control for accurate and safe position control. Paper presented at the IEEE International Conference on Robotics and Automation.

Kolbus. (2008).

Kovacic, Z., & Bogdan, S. (2006). Fuzzy Controller Design Theory and Applications. Krivts, I. L., & Krejnin, G. V. (2006). Pneumatic Actuating Systems forAutomatic

Equipment. Structure and Design: Taylor & Francis Group. L. Reznik. (1997.). Fuzzy Controllers.

LEE, S., W. K., A. J.,J. (1995). Design of a fuzzy controller with fuzzy slidingsurface. Fuzzy, sets and systems.

Lochan, K., & Roy, B. (2015). Control of Two-link 2-DOF Robot Manipulator Using Fuzzy Logic Techniques: A Review. Paper presented at the Proceedings of Fourth

International Conference on Soft Computing for Problem Solving. Merlet, J. P. (2006). Parallel Robots, 2nd ed. Springer, France.

Moreno, R. (2000). Plataforma para Simuladores. Instituto Superior Politécnico "José Antonio Echevarría", Ciudad de la Habana, Cuba.

Parnichkun, M., & Ngaecharoenkul, C. (2000). Hibrid of fuzzy and pid in knematics contro of a pneumatic system.

Prieto, P. (2013). Control por modo deslizante basado en proxy de una plataforma con tres grados de libertad. (Tesis de Maestría), Universidad Central Marta Abreu de Las Villas.

Roffel, B., & Betlem, B. (2006). Process Dynamics and Control Modeling for Control and Prediction. England, Wiley.

Rubio, A. E., Hernández, L., Aracil, R., Saltarén, R., & Guerra, J. A. (2008).

Implementation of decoupled model based controller in a 2 dof pneumatic platform used in low cost driving simulators. Paper presented at the IEEE

Electronics,Robotics and Automotive Mechanics Conference.

Rubio, E. (2007). Modelación, Identificación y Control de Actuadores Lineales electro- neumáticos para Aplicaciones Industriales. Tesis Doctoral, Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.

Rugh, W. J. (1984). “Design of nonlinear compensators for nonlinear systems by an extended linearization technique”, .

Schulte, H., & Hahn, H. (2001, July 8-12). Identification with blended multimodel

approach in the frequency domain, an application to a servo pneumatic actuator. Paper presented at the IEEE/ASME International Conference on Avanced

Intelligent Mechatronics Como, Italy.

Sira-Ramírez, H., Márquez, R., Rivas-Echeverría, F. y Llanes-Santiago, O., . (2005). Control de sistemas no lineales ,Linealización aproximada, extendida y exacta, Prentice Hall.

Song, J., Bao, X., & Y., I. (1997). Application of mnn trained by meka for the position control of pneumatic cylinder.

Sorli, M., Gastaldi, L., Codina, E., & De las Heras, S. (1999). Dynamic analysis of pneumatic actuators. Simulation Practice and Theory, 7(5), 589-602.

Takagi, T. M. S. (1958). Fuzzy identification of systems and its application to modeling and control.

Urquijo. (2014). Control de trayectoria en espacio de tareas para un simulador paralelo de 3 grados de libertad. Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.

Van Damme, M., Vanderborght, V., Verrelst, B., Van Ham, R., Daerden, -. F., & Lefeber, D. (2009). Proxy-based sliding mode control of a planar pneumatic manipulator. The International Journal of Robotics Research.

Varseveld, R., & Bone, G. (1997). Accurate position control of a pneumatic actuator using on/off solenoid valves.

Velazco, S. E. D. (2007). Modelo Cinemático y Dinámico de una Plataforma de dos grados de libertad. .

Wobbe, F., Kolbus, M., & Schumacher, W. (2008). Enhanced Motion Control Concepts on Parallel Robots. Automation and Robotics, 17-40.

Wobbe, F., Kolbus, M., & Schumacher, W. (2008). Enhanced Motion Control Concepts on Parallel Robots. 11th edition ed.. InTech Education and Publishing (Eds.).

Wu, H., & Mendel, J. M. (2003). Choosing Linguistic Connector Word Models for Mamdani Fuzzy Logic Systems.

Yañez, R. (2007). Resolución de mecanismo paralelo planar 3RRR impulsado por actuadores eléctricos.

Yurkovich, K. M. P. S. (1998). Fuzzy Control.

Zabalza, I., & Ros, J. (2007). Aplicaciones Actuales de los Robots Paralelos. Paper presented at the 8th Latin American Congress of Mechanical Engineering, Cusco, Perú.

Zorlu, A., Özsoy, C., & Kuzucu, A. (2003, September 16-19). Experimental modeling of a pneumatic system. Paper presented at the EEE Proceedings on Emerging