Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial

Estudio de la optimización bayesiana para reducir el consumo energético de un robot paralelo durante tareas pick and place

Juan Pablo Mora, Julián Samper, Carlos F. Rodriguez — Wed, 28 Dec 2022 00:00:00 +0100

El aumento de unidades instaladas de robots industriales y los requerimientos de sostenibilidad exigen el estudio del consumo energético. Se propone una estrategia de reducción del consumo energético, basada en el diseño de una trayectoria punto a punto (PP). Se utiliza la optimización bayesiana que permite incluir información de un prototipo experimental en conjunto con un modelo matemático. Primero, se presenta el modelo cinético basado en el trabajo virtual y el problema de optimización bayesiana. Segundo, se realiza una comparación entre el consumo energético de trayectorias genéricas, métodos de optimización tradicionales, que utilizan trayectorias multi punto construidas por splines y trayectorias PP, y la optimización bayesiana propuesta, que utiliza una trayectoria PP. Se encuentra que en simulaciones computacionales los métodos tradicionales de optimización consiguen un consumo de energía menor que a través del método de optimización bayesiana. Sin embargo, a través de pruebas experimentales se verifica la ventaja del método de optimización bayesiana que, al incorporar datos reales del prototipo y dinámicas no modeladas, logran obtener un consumo energético menor.

Evaluación de la navegabilidad en robots móviles skid-steer con remolques pasivos moviéndose sobre terrenos inclinados

Jesús M. García, Pedro Yánez, Jorge E. Martínez — Wed, 28 Dec 2022 00:00:00 +0100

El uso de remolques permite a los robots aumentar su capacidad de carga para realizar múltiples tareas, pero su uso conlleva múltiples riesgos. En esta investigación, se desarrollan tres métricas para evaluar la navegabilidad de robots con remolques acoplados cuando se mueven a bajas velocidades sobre superficies inclinadas: un índice que predice el inicio del vuelco en el robot o los remolques; otro índice que estima el inicio del deslizamiento total debido a las inclinaciones del terreno, ya sea en el robot o los remolques; y finalmente, un índice que cuantifica la capacidad del robot para direccionarse y seguir una trayectoria. Estas tres métricas fueron desarrolladas con base en las fuerzas de reacción de las ruedas con el suelo y fueron validados a través de simulación y pruebas experimentales utilizando un robot Skid Steer llamado Lázaro, demostrándose su efectividad al estimar la condición de riesgo para la cual fueron diseñados.

Estimación de intensidades rotóricas en máquinas polifásicas para control predictivo

Manuel G. Satué, Manuel R. Arahal, Daniel R. Ramírez — Wed, 28 Dec 2022 00:00:00 +0100

El control predictivo de corrientes de estátor precisa una estimación de las corrientes rotóricas que son, usualmente, no medibles. Estas corrientes afectan a la evolución de la corriente de estátor y por tanto afectan a las predicciones usadas por el controlador. El procedimiento habitual consiste en estimar el efecto que producen dichas corrientes mediante una técnica simple que añade a la predicción el error del periodo de muestreo anterior. En este artículo se presenta un nuevo método de estimación basado en el circuito equivalente de la máquina de inducción. Se presentan resultados de simulación y experimentales para el caso particularmente más complejo de una motor polifásico en los que se demuestra la superioridad del método.

Control de un sistema multivariable no lineal y en fase no mínima empleando un controlador predictivo neuronal

Elmer Calle Chojeda, José Oliden Semino, William Ipanaqué Alama — Fri, 02 Sep 2022 00:00:00 +0200

En este artículo se propone un Controlador Predictivo Neuronal (ANN-MPC) para controlar un sistema no lineal de tanque cuádruple, el cual es complejo de controlar debido a la no linealidad de sus válvulas y a la interacción entre sus variables controladas. Además, el problema se agrava ya que el proceso presenta una respuesta transitoria con dinámica inversa por estar en fase no mínima. El ANN-MPC emplea una estructura modular de red neuronal artificial y el algoritmo de entrenamiento Levenberg-Marquardt para estimar con mayor precisión y rapidez las salidas del proceso no lineal y evitar el sobreajuste del modelo. Se generaron datos operativos a partir de la planta para entrenar la red neuronal empleando Matlab. Se probó el rendimiento del ANN-MPC ante cambios de referencia y se comparó con un MPC lineal y un MPC no lineal. Los resultados de simulación mostraron que el ANN-MPC produjo un menor tiempo de establecimiento que el MPC lineal y generó valores RMSE de las salidas similares a los del NMPC. Además, se redujo el tiempo de cómputo requerido para calcular la variable de control óptima comparado con el NMPC.

Influencia de los hiper-parámetros en algoritmos basados en Evolución Diferencial para el ajuste de controladores del tipo PID en procesos SISO

Paúl Nicolai Martínez-Luzuriaga, Gilberto Reynoso-Meza — Wed, 28 Dec 2022 00:00:00 +0100

Los controladores PID se mantienen como una solución confiable de primera línea en sistemas de control retroalimentado. Incluso cuando su sencillez es una de las principales razones de ello, un correcto ajuste de sus parámetros es fundamental para garantizar un rendimiento satisfactorio. Como consecuencia, se encuentran disponibles varios métodos de ajuste. En la actualidad, realizar un proceso de ajuste mediante optimización estocástica es una solución atractiva para controlar procesos complejos. No obstante, la solución obtenida con estos métodos de optimización es muy sensible a los hiper-parámetros utilizados. En este artículo proponemos a los diseñadores un conjunto de hiper-parámetros para configurar diferentes algoritmos basados en Evolución Diferencial en sistemas de una entrada y una salida (SISO). Los resultados obtenidos muestran varios aspectos a considerar sobre los valores más prometedores para varias instancias de optimización facilitando la transferencia de conocimiento para nuevas instancias de optimización.

Arquitectura distribuida modular para el control inteligente del tráfico

Wed, 28 Dec 2022 00:00:00 +0100

La gestión de la movilidad de personas y vehículos es un aspecto de continuo estudio debido a la relevancia que tiene en la contribución a la polución. El control de los semáforos determina las colas que en los cruces se pueden formar. Habitualmente este control no está adaptado al tráfico existente en un momento concreto, dado que la adaptación implica conocer los peatones y vehículos que se encuentran circulando en cada momento. Para resolver este problema, en el artículo se propone el uso de unos dispositivos inteligentes modulares que permiten detectar los vehículos y cambiar los tiempos de acceso al cruce dependiendo de las circunstancias. Para validar el sistema se ha realizado una simulación generando cargas en MatLab y simulando el control con Simulink. Se ha simulado un ciclo de semáforo con tiempos fijos y se ha comparado con ciclos de tiempos variables en función de la carga de peatones y de vehículos. En el artículo se proponen los indicadores Op y Sat como método de medición de la optimización del algoritmo de control sobre el estado del cruce. Por medio de dichos indicadores se ha comprobado que en el mejor de los casos es posible optimizar en un 50 % el tiempo de espera de forma casi independiente de la carga de tráfico.

Metodología para el modelado y la estimación de parámetros del proceso de crecimiento de Lobesia botrana

Wed, 28 Dec 2022 00:00:00 +0100

Lobesia botrana (L. botrana), es una plaga cuarentenaria que provoca danos a la vid, y genera perdidas económicas para la región de Cuyo en Argentina. Diferentes investigaciones han buscado salvaguardar la integridad de los viñedos, generando sistemas de alerta basados en modelos que permitan detectar los picos de ocurrencia de la plaga, y conocer el proceso de crecimiento de la
polilla, de acuerdo a las condiciones ambientales de cada región. En este trabajo, se propone una metodología para la estimación de parámetros desconocidos en los modelos semi físicos basados en primeros principios (MSBPP), con una aplicación particular en el modelo de crecimiento de L. botrana, en condiciones de laboratorio. La principal contribucion consiste en una metodología para la estimación de parámetros de un MSBPP, que considera un modelo matemático desarrollado por los autores en un trabajo previo, el análisis de identificabilidad estructural del modelo en cuestión y la estimación del conjunto de parámetros desconocidos que cumplen con la propiedad de identificabilidad estructural. En este trabajo se consideran, como herramientas principales para la estimación, el algoritmo de mínimos cuadrados no lineales, y un Filtro de Kalman Extendido. Se evidencio una mejoría en el ajuste del modelo matematico a los datos experimentales, con relación a los obtenidos previamente. Además, se estableció el grado de afinidad de cada estadio de crecimiento por el factor limitante del mismo, y se presentaron nuevos perfiles de mortalidad.

Presentación

Jose Manuel Andújar — Wed, 28 Dec 2022 00:00:00 +0100

Nota de Redacción

Manuel Berenguel, Matilde Santos — Wed, 28 Dec 2022 00:00:00 +0100

Introducción a la sección especial “RPIC2021-Trabajos Extendidos”

Adriana Amicarelli — Wed, 28 Dec 2022 00:00:00 +0100

Introducción a la sección especial “RPIC2021-Trabajos Extendidos”

Estrategias de control con referencia variable aplicadas al proceso de Cristalización C en la industria azucarera

Wed, 28 Dec 2022 00:00:00 +0100

Este trabajo se enfoca en el proceso de Cristalización C en la industria azucarera. Su objetivo es mejorar el desempeño de un controlador clásico, con una ley de control Proporcional - Integral- Derivativa (PID) y un Controlador Predictivo Basado en Modelo No Lineal (NMPC) desarrollados previamente. Con este fin, se propone adicionar a dichas estrategias de control una referencia de sobresaturación variable, que se obtiene aplicando una función de corrección a un valor constante. La función de corrección depende de la curva de ebullición, que relaciona el nivel en el evaporador con la concentración deseada. Con estas mejoras se influye favorablemente en el proceso, garantizando que la sobresaturación opere en valores adecuados y que se alcance la concentración final con mayor eficiencia, en términos de ahorro de tiempo y consumo de energía en el proceso.

Control PI neuro-adaptable en tiempo real de la humedad en el suelo usando un modelo híbrido

Juan Gomez, Francisco Rossomando, Flavio Capraro, Carlos Soria — Wed, 28 Dec 2022 00:00:00 +0100

En la agricultura que se desarrolla en los valles cordilleranos de Argentina, el uso eficiente del agua destinada para el riego es fundamental para el desarrollo y sustentabilidad de los emprendimientos agrícolas. A fin de abordar este desafío, se propone lograr un modelo híbrido que permita representar con la mayor fidelidad posible la dinámica del contenido de agua en un suelo bajo riego por goteo, incluyendo la extracción de agua por parte de un cultivo. Para esto, se cuenta con la formulación de un modelo matemático del proceso basado en la ecuación general de flujo, la cual ha sido resuelta mediante diferencias finitas. Se incorpora a esta estructura una red neuronal de base radial (RBF) para compensar de manera off-line la salida del modelo en un punto del suelo, identificando el error de salida. Además, este estudio incorpora el diseño de un controlador de riego de tipo adaptable para dinámicas desconocidas. El diseño está basado en superficies deslizantes en combinación PI y redes neuronales, siendo el objetivo de control mantener el contenido de agua en el suelo a determinado valor de referencia establecido.

Control Super-Twisting con adaptación basada en cruce por cero. Análisis de estabilidad y validación

Wed, 28 Dec 2022 00:00:00 +0100

En los últimos años, los algoritmos de control diseñados a partir de técnicas por Modos Deslizantes de Segundo Orden (MDSO) se han consolidado como una importante alternativa al modos deslizantes tradicional. Dentro de estos algoritmos, el control por MDSO Super-Twisting permite una importante reducción del chattering (oscilaciones de alta frecuencia), gracias a su acción de control continua, manteniendo las características de robustez y convergencia en tiempo finito deseadas. Sin embargo, en su implementación práctica, en ciertas ocasiones es necesario sobredimensionar las ganancias del controlador, con el objetivo de permitir el rechazo de grandes, aunque usualmente esporádicas, perturbaciones. Esto redunda inevitablemente en un incremento en el esfuerzo del controlador y, por ende, en un incremento del chattering del sistema.

De esta manera, en este trabajo se presenta el análisis de estabilidad y validación de un mecanismo de Adaptación de Ganancias para un algoritmo de control por MDSO Super-Twisting. El mismo, continúa con el enfoque de adaptación basada en cruce por cero desarrollado por Pisano et al. para sistemas con grado relativo 2. El algoritmo propuesto es evaluado, en primera instancia. por simulación para el caso de aplicación de un sistema de potencia. Posteriormente, el sistema controlado es implementado y validado experimentalmente en una plataforma de 700W. Los resultados obtenidos mostraron una importante reducción del chattering y similares características de robustez, en comparación con el algoritmo Super-Twisting tradicional.

Obituario

Javier Aracil — Wed, 28 Dec 2022 00:00:00 +0100