UNIVERSIDAD TECNICA DEL NORTE
FICA
Nombre: Carlos Andrés Acosta Jaramillo
Carrera: CIME
Fecha: 27-02-2013
TALLER:
CONTROL PID
CARACTERISTICAS:
Para ajustar el PID con la metodología de prueba y error, se comienza
aumentando Kp, haciendo cero Kd y KI, hasta que la respuesta se comienza a
inestabilizar. Luego se comienza aumentando Kd con KI=0 hasta que no pueda
aumentar más kd porque se empeora la respuesta. Luego aumento KI para bajar
el error si aún no es cero, hasta que se inestabiliza. Luego se puede probar
bajando Kp o aumentando Kd.
Combina todas las ventajas de los controladores P, D, I. Aumenta la estabilidad
con la parte derivativa, y proporcional, la rapidez de respuesta con la parte
derivativa y da más exactitud con la parte integral.
El modo de control On/Off usa información sobre la presencia del error.
El modo proporcional usa información sobre la magnitud del error.
El modo integral usa información sobre el error promedio en un período de
tiempo.
El modo derivativo usa información sobre la velocidad en el cambio del error.
CONTROL FUZZY
CARACTERISTICAS:
Es un control lógico. El calificativo de lógico significa que el algoritmo de control
usa expresiones IF-THEN, en las que se puede describir una amplia variedad de
condiciones, combinando expresiones lógicas con IF y AND.
Es un control disperso. Esta característica, que diferencia esencialmente los
sistemas de control difuso de los sistemas de control basados en una sola ecuación,
permite la coexistencia de controladores con lógicas distintas y su ejecución e
paralelo.
Es un control lingüístico. En efecto permite el uso de variables lingüísticas
imprecisas, en particular en los antecedentes de las reglas. Este lenguaje cualitativo
es fácil de entender, permite realizar el control mediante un diálogo con los
operadores, utilizando sus ojos experimentados en la observación del proceso como
entradas externas, e introducir cosas como las condiciones del proceso como
información útil para el control.
Además el algoritmo de control puede incluir los procedimientos inusuales que
acompañan siempre las operaciones de un proceso real.
El empleo del control difuso es recomendable:
Para procesos muy complejos, cuando no hay un modelo matemático simple.
Para procesos altamente no lineales.
Si el procesamiento del (lingüísticamente formulado) conocimiento experto puede
ser desempeñado.
El empleo del control difuso no es una buena idea si:
El control convencional teóricamente rinde un resultado satisfactorio.
Existe un modelo matemático fácilmente soluble y adecuado.
El problema no es soluble.
ANÁLISIS DE ELEMENTOS FINITOS
CARACTERISTICAS:
El objeto o sistema se representa por un modelo geométricamente similar que
consta de múltiples regiones discretas simplificadas y conectadas.
Ecuaciones de equilibro, junto con consideraciones físicas aplicables así como
relaciones constitutivas, se aplican a cada elemento, y se construye un sistema de
varias ecuaciones.
El sistema de ecuaciones se resuelve para los valores desconocidos usando técnicas
de álgebra lineal o esquemas no lineales, dependiendo del problema. Siendo un
método aproximado, la precisión de los métodos FEA puede ser mejorada refinando
la discretización en el modelo, usando más elementos y nodos.
Comúnmente se usa FEA en determinar los esfuerzos y desplazamientos en
sistemas mecánicos. Es además usado de manera rutinaria en el análisis de muchos
otros tipos de problemas, entre ellos Transferencia de calor, dinámica de fluidos, y
electromagnetismo. Con FEA se pueden manejar sistemas complejos cuyas
soluciones analíticas son difícilmente encontradas.
Fases para cualquier tarea asistida por computador:
Pre-procesamiento. Definir el modelo de elementos finitos y los factores
ambientales que influyen en él.
Solución del análisis. Solucionar el modelo de elementos finitos.
Post-procesamiento de resultados usando herramientas de visualización.
El MEF permite obtener una solución numérica aproximada sobre un cuerpo, estructura o
dominio (medio continuo) —sobre el que están definidas ciertas ecuaciones diferenciales
en forma débil o integral que caracterizan el comportamiento físico del problema—
dividiéndolo en un número elevado de subdominios no-intersectantes entre sí denominados
«elementos finitos». El conjunto de elementos finitos forma una partición del dominio
también denominada discretización. Dentro de cada elemento se distinguen una serie de
puntos representativos llamados «nodos». Dos nodos son adyacentes si pertenecen al
mismo elemento finito; además, un nodo sobre la frontera de un elemento finito puede
pertenecer a varios elementos. El conjunto de nodos considerando sus relaciones de
adyacencia se llama «malla».
MEF se dividen en:
Preproceso, que consiste en la definición de geometría, generación de la malla, las
condiciones de contorno y asignación de propiedades a los materiales y otras
propiedades. En ocasiones existen operaciones cosméticas de regularización de la
malla y precondicionamiento para garantizar una mejor aproximación o una mejor
convergencia del cálculo.
Cálculo, el resultado del preproceso, en un problema simple no-dependiente del
tiempo, permite generar un conjunto de N ecuaciones y N incógnitas, que puede ser
resuelto con cualquier algoritmo para la resolución de sistemas de ecuaciones
lineales. Cuando el problema a tratar es un problema no-lineal o un problema
dependiente del tiempo a veces el cálculo consiste en una sucesión finita de
sistemas de N ecuaciones y N incógnitas que deben resolverse uno a continuación
de otro, y cuya entrada depende del resultado del paso anterior.
Postproceso, el cálculo proporciona valores de cierto conjunto de funciones en los
nodos de la malla que define la discretización, en el postproceso se calculan
magnitudes derivadas de los valores obtenidos para los nodos, y en ocasiones se
aplican operaciones de suavizado, interpolación e incluso determinación de errores
de aproximación.
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