Control de posición del codificador del motor de CC
El motor de CC es un motor fácil de aplicar, pero tiene una velocidad inconsistente debido a la carga existente. El PID (proporcional integral diferencial) es uno de los controladores estándar de los motores de CC. Este estudio tenía como objetivo conocer el rendimiento del controlador PID en el control de la velocidad de un motor de CC. Los resultados mostraron que el controlador PID podía mejorar el error y la respuesta transitoria de la respuesta del sistema generada por el control de la velocidad del motor de CC. Basándose en los datos de respuesta del sistema obtenidos de las pruebas y el ajuste de los parámetros PID en el control de la velocidad de un motor de CC, los parámetros del controlador PID pueden afectar a la tasa de un motor de CC en el punto de ajuste de 500, 1000, 1500: Kp = 0,05, Ki = 0,0198, Kd = 0,05.
Reza, M. S., Al Mamun, M. A., Rahman, M. A., & Begum, M. (2015). Diseño y desarrollo de un sistema de control de velocidad y dirección de motores de corriente continua basado en LabVIEW. International Journal of Engineering Research & Technology, 4(05), 2278-0181.
Control del motor Pid
Probemos primero a emplear un controlador proporcional con una ganancia de 100, es decir, C(s) = 100. Para determinar la función de transferencia en lazo cerrado, utilizamos el comando de retroalimentación. Añade el siguiente código al final de tu archivo m.
En el gráfico anterior vemos que tanto el error de estado estacionario como el rebasamiento son demasiado grandes. Recuerda que en la página Introducción: Diseño de Controladores PID que el aumento de la ganancia proporcional reducirá el error de estado estacionario. Sin embargo, también recuerde que el aumento a menudo resulta en un incremento del sobreimpulso, por lo tanto, parece que no todos los requerimientos de diseño pueden ser satisfechos con un simple
Este hecho puede ser verificado experimentando con diferentes valores de . Específicamente, puede emplear el Diseñador de Sistemas de Control introduciendo el comando controlSystemDesigner(P_motor) o yendo a la pestaña APPS y haciendo clic en el icono de la aplicación bajo Diseño y Análisis de Sistemas de Control y luego abriendo un gráfico de respuesta al paso en lazo cerrado desde la pestaña Nuevo Gráfico de la ventana del Diseñador de Sistemas de Control como se muestra a continuación.
Control del motor de corriente continua pid
donde es la tensión aplicada al inducido, es la contrafunción, es la constante del motor, es la constante de la contrafunción, es la inercia del rotor, es el amortiguamiento viscoso, es el par desarrollado del motor, es el par entregado a la carga, es el par de perturbación (lo despreciamos), es la resistencia del inducido, es la inductancia del inducido, es la corriente del inducido y es el plano s.Figura 1 Diagrama de bloques del motor de CC.Utilizando (1) la función de transferencia del motor de CC es
donde factor de peso de inercia, es el mejor local, es el mejor global, es la velocidad de la partícula, es la posición de la partícula, es la inteligencia individual, y es la inteligencia colectiva.4.3. Recocido Simulado (SA) Recocido simulado (SA)El recocido simulado se inspiró originalmente en el proceso de formación de cristales cuando los sólidos se enfrían desde alguna temperatura elevada [21]. Cuanto más lento es el enfriamiento, más perfecto es el cristal que se forma. En el proceso de enfriamiento, en última instancia se converge hacia un estado energético mínimo y estable. El movimiento del sistema hacia la estabilidad es aleatorio, pero la probabilidad de permanecer en cualquier configuración particular depende directamente de la energía del sistema y de su temperatura. Dicha probabilidad viene dada por la siguiente relación de Gibbs:
Control de la velocidad del motor Arduino pid
El objetivo de este trabajo es planificar una aplicación del algoritmo PSO para afinar los parámetros del regulador PID. Este trabajo emplea el modelo de un motor de corriente continua como planta. Como la sintonía convencional del regulador PID utilizando la técnica Ziegler-Nichols (Z-N) produce un importante sobreimpulso, se ha utilizado aquí el enfoque heurístico actual denominado optimización de enjambre de partículas (PSO) para mejorar la eficacia de la antigua técnica convencional. En este trabajo se utilizan cuatro índices de rendimiento diferentes (IAE, ISE, ITAE e ITSE) para comparar el PID basado en PSO y el ZN-PID. Los resultados han mostrado el mejor rendimiento de la sintonización del PID utilizando el enfoque de optimización basado en PSO.
volver a la referencia Tavakoli S, Sadeghi J, Griffin I, Fleming PJ (2016) PI controller tuning for load disturbance rejection using constrained optimization. Int J Dyn Control 6(1):188-199 MathSciNetCrossRef
volver a la referencia Zhao J, Li T, Qian J (2005) Application of particle swarm optimization algorithm on robust PID controller tuning. En: Advances in natural computation. Springer, Berlín/Heidelberg, pp 948-957