Ingeniería de Control y Automatización
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Item Control de un sistema de posicionamiento magnético de dos dimensiones usando aprendizaje profundo por refuerzo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-10-30) Bejar Espejo, Eduardo Alberto Martín; Morán Cárdenas, Antonio ManuelLos sistemas de posicionamiento magnético son preferidos respecto a sus contrapartes mecánicas en aplicaciones que requieren posicionamiento de alta precisión como en el caso de la manufactura de circuitos integrados. Esto se debe a que los actuadores electromagnéticos no sufren los efectos de la fricción seca o desgaste mecánico. Sin embargo, estos sistemas poseen fuertes no linealidades que dificultan la tarea de control. Por otro lado, el aprendizaje por refuerzo se ha posicionado como una técnica de entrenamiento de redes neuronales prometedora que está permitiendo resolver varios problemas complejos. Por ejemplo, el aprendizaje por refuerzo fue capaz de entrenar redes neuronales que han logrado vencer al campeón mundial de Go, derrotar a varios jugadores profesionales de ajedrez y aprender a jugar varios videojuegos de la consola Atari. Asimismo, estas redes neuronales están permitiendo la manipulación de objetos por brazos robóticos, un problema que era muy difícil de resolver por medio de técnicas tradicionales. Por esta razón, el presente trabajo tiene como objetivo diseñar un controlador neuronal entrenado por refuerzo para el control de un sistema de posicionamiento magnético de dos dimensiones. Se utiliza una variación del algoritmo Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) para el entrenamiento del controlador neuronal. Los resultados obtenidos muestran que el controlador diseñado es capaz de alcanzar varios setpoints asignados y de realizar el seguimiento de una trayectoria dada.Item Contributions to ida-pbc with adaptive control for underactuated mechanical systems(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-10-17) Popayán Avila, Jhossep Augusto; Reger, Johann; Morán Cárdenas, Antonio ManuelThis master thesis is devoted to developing an adaptive control scheme for the well- known Interconnection and Damping Assignment Passivity-Based Control (IDA-PBC) technique. The main objective of this adaptive scheme is to asymptotically stabilize a class of Underactuated Mechanical Systems (UMSs) in the presence of uncertainties (not necessarily matched). This class of UMSs is characterized by the solvability of the Partial Differential Equation (PDE) resulting from the IDA-PBC technique. Two propositions are stated in this work to design the adaptive IDA-PBC. One of the main properties of these propositions is that even though the parameter estimation conver- gence is not guaranteed, the adaptive IDA-PBC achieves asymptotic stabilization. To illustrate the effectiveness of these propositions, this work performs simulations of the Inertia Wheel Inverted Pendulum (IWIP) system, considering a time-dependent input disturbance, a type of physical damping, i.e., friction (not considered in the standard IDA-PBC methodology), and parameter uncertainties in the system (e.g., inertia).Item Diseño de un sistema de control basado en linealización por realimentación para un robot móvil tipo Ackerman con velocidad variable y movimiento en doble sentido describiendo trayectorias óptimas(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-11-25) Velasco Mellado, Luis Angel; Morán Cárdenas, Antonio ManuelDesde varios años, las investigaciones en el tema del uso de robots móviles han ido en aumento con el objetivo de poder utilizar los robots móviles para múltiples actividades que suelen ser difícil para una persona realizar; es por eso que, se ha ido desarrollando técnicas de control para distintos tipos de robots móviles, así como también en la mejora de su desempeño en trayectorias a recorrer frente a entornos al cual se aplique. El desarrollo se enfoca principalmente en el control del robot móvil, ya que existen varios métodos para controlarlos, ya sea de manera lineal o de manera no lineal, dependiendo sea el caso, llevándolos a llegar a su objetivo siguiendo ciertas trayectorias especificas o trayectorias más cortas a su objetivo. Para los casos de trayectorias específicas, suelen definirse formas geométricas conocidas y fáciles de realizar; sin embargo, para el caso de trayectorias con la distancia más corta, aún sigue habiendo más investigación a nivel aplicativo. Es por eso que se busca desarrollar un método para la generación de trayectoria mínima enfocado para un robot móvil tipo Ackerman, que permita llevarlo a su objetivo, considerando que el robot móvil funcionará con movimiento en avance y retroceso en cualquier momento. Esta investigación busca aplicar una técnica de control no lineal, para así trabajar en todo el espacio de funcionamiento del vehículo, que le permita al robot móvil describir trayectorias óptimas, la cual va a ser diseñada en base al análisis de movimiento que tiene un tipo Ackerman, considerando que se puede cambiar de velocidad en una misma trayectoria; para lo cual se ha realizado la obtención del modelo del tipo Ackerman y así definir correctamente el controlador a utilizar, mientras que a su vez se desarrolla el algoritmo de generación de trayectoria mínima y al final realizar la corroboración del funcionamiento en base a simulación y luego con un prototipo. El desarrollo de la investigación se ha realizado analizando diferentes técnicas de control, decidiendo al final utilizar un control basado en linealización por realimentación utilizando el método de flatness diferencial, el cual permite introducir de manera práctica una trayectoria deseada a seguir por el robot móvil en sus variables de posición. Dicha trayectoria deseada ha sido diseñada mediante un análisis geométrico compuesto por segmentos de rectas y curvas de circunferencia, basado en la teoría de Dubins y Reed & Shepp, permitiendo describir la ruta más corta posible desde el punto de origen a su punto de destino. Las pruebas realizadas de su funcionamiento han sido simuladas bajo un software que permitió validar el controlador y la correcta generación de una ruta mínima; y también se realizó pruebas en un prototipo para corroborar que puede ser aplicable en un sistema real Al final de la investigación se muestra como el controlador permite llevar al robot móvil a su objetivo describiendo trayectorias optimas, generando la velocidad y el ángulo de dirección adecuados que permitan guiarlo por dicha ruta; considerando también un sistema de navegación para la aplicación real del sistema.Item Diseño y simulación del control basado en redes neuro-difusas de la potencia activa y reactiva de una turbina eólica con generador de inducción doblemente alimentado(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-10-14) Inga Espinoza, Carlos Hernán; Morán Cárdenas, Antonio ManuelComo se conoce, en los últimos años el consumo de energía ha ido en aumento debido al incremento poblacional y la dependencia creciente a la energía eléctrica. Esta situación ha ocasionado un aumento en la utilización de fuentes de energía no convencionales y renovables, como la energía solar y la energía eólica. Estos tipos de energía renovable no contaminan el medio ambiente en su generación. El tema de investigación busca obtener la máxima prestación de una turbina eólica utilizando una estructura de control basado en redes neuro-difusas. A fin de lograr este objetivo, primero se obtiene el modelo matemático de una turbina eólica de eje horizontal de tres palas de velocidad variable con generador de inducción doblemente alimentado, así como los modelos que representan la dinámica del proceso. Luego, se realiza el diseño de los controladores basados en redes neurodifusas, y otro controlador basado en linealización por realimentación de estados., el cual se utilizará con fines comparativos. Las variables controladas son la potencia activa y reactiva, mientras que las variables manipuladas son el ángulo de paso de las palas de la turbina eólica y los voltajes aplicados en los terminales del rotor del generador de inducción. Para comparar el desempeño de ambos controladores se desarrollaron simulaciones en Matlab, como resultado se obtuvo que el controlador neuro-difuso presenta mejor desempeño bajo distintas condiciones de operación.Item Diseño de un sistema de diagnóstico de fallas para la suspensión semi-activa de un vehículo por medio de observadores de entradas desconocidas, estimación paramétrica y redes neuronales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-10-14) Calle Chojeda, Elmer Trinidad; Morán Cárdenas, Antonio ManuelEl presente trabajo tiene como propósito el diseño de un sistema que permita realizar el diagnóstico de fallas en los sensores destinados a mejorar el desempeño de la suspensión semi-activa de un vehículo terrestre, como también diagnosticar fugas del líquido magneto-reológico del amortiguador. Para detectar las fallas en los sensores, se planteó el diseño de un banco de observadores de entradas desconocidas ya que estos tienen la capacidad de lidiar con el desconocimiento del perfil de la carretera, el cual representa una entrada de perturbación no medible para el sistema. La fuga del líquido magneto-reológico del amortiguador se considera como una variación del coeficiente que lo representa, y para detectar esta falla se propuso desarrollar un sistema de estimación paramétrica. Las fallas ocurridas presentan patrones característicos que mediante una red neuronal serán reconocidos y, de esta manera, se puedan aislar las fallas presentes. Los resultados de simulaciones demuestran que el sistema propuesto posee un buen desempeño de diagnóstico incluso ante la presencia de incertidumbres paramétricas.Item Design of a mobile robot’s control system for obstacle identification and avoidance using sensor fusion and model predictive control(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-10-14) Barreto Guerra, Jean Paul; Morán Cárdenas, Antonio Manuel; Hopfgarten, SiegbertThe aim of this master thesis is to design a control system based on model predictive control (MPC) with sensor data fusion for obstacle avoidance. Since the amount of obtained data is larger due to multiple sensors, the required sampling time has to be larger enough in comparison with the calculation time of the optimal problem. Then it is proposed a simplification of the mobile robot model in order to reduce this optimization time. The sensor data fusion technique uses the range information of a laser scanner and the data of a mono-camera acquired from image processing techniques. In image processing different detection algorithms are proposed such as shape and color detection. Therefore an estimation of the obstacles dimension and distance is explained obtaining accurate results. Finally a data fusion for obstacle determination is developed in order to use this information in the optimization control problem as a path constraint. The obtained results show the mobile robot behavior in trajectories tracking and obstacle avoidance problems by comparing two different sampling times. It is concluded that the mobile robot reaches the final desired position while avoiding the detected obstacles along the trajectory.Item Mixed H2/H∞ control for infinite dimensional systems(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-08-28) Noack, Matti; Morán Cárdenas, Antonio Manuel; Reger, JohannThe class of infinite dimensional systems often occurs when dealing with distributed parameter models consisting of partial differential equations. Although forming a comprehensive description, they mainly become manageable by finite dimensional approximations which likely neglect important effects, but underlies a certain structure. In contrast to common techniques for controlling infinite dimensional systems, this work focuses on using robust control methods. Thus, the uncertainty structure that occurs due to the discretization shall be taken into account particularly. Additionally, optimal performance measures can be included into the design process. The mixed H2/H∞ control approach handles the inclusion of disturbances and inaccuracies while guaranteeing specified energy or magnitude bounds. In order to include various of these system requirements, multi-objective robust control techniques based on the linear matrix inequality framework are utilized. This offers great flexibility concerning the formulation of the control task and results in convex optimization problems which can be solved numerically efficient by semi-definite programming. A flexible robot arm structure serves as the major application example during this work. The model discretization leads to an LTI system of specified order with an uncertainty model which is obtained by considering the concrete approximation impact and frequency domain tests. A structural analysis of the system model relates the neglected dynamics to a robust characterization. For the objective selection, stability shall be ensured under all expected circumstances while the aspects of optimal H2 performance, passive behavior and optimal measurement output selection are included. The undesirable spillover effect is thoroughly investigated and thus avoided.Item High performance implementation of MPC schemes for fast systems(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-06-22) Correa Córdova, Max Leo; W. Selassie, Abebe Geletu; Morán Cárdenas, Antonio ManuelIn recent years, the number of applications of model predictive control (MPC) is rapidly increasing due to the better control performance that it provides in comparison to traditional control methods. However, the main limitation of MPC is the computational e ort required for the online solution of an optimization problem. This shortcoming restricts the use of MPC for real-time control of dynamic systems with high sampling rates. This thesis aims to overcome this limitation by implementing high-performance MPC solvers for real-time control of fast systems. Hence, one of the objectives of this work is to take the advantage of the particular mathematical structures that MPC schemes exhibit and use parallel computing to improve the computational e ciency. Firstly, this thesis focuses on implementing e cient parallel solvers for linear MPC (LMPC) problems, which are described by block-structured quadratic programming (QP) problems. Speci cally, three parallel solvers are implemented: a primal-dual interior-point method with Schur-complement decomposition, a quasi-Newton method for solving the dual problem, and the operator splitting method based on the alternating direction method of multipliers (ADMM). The implementation of all these solvers is based on C++. The software package Eigen is used to implement the linear algebra operations. The Open Message Passing Interface (Open MPI) library is used for the communication between processors. Four case-studies are presented to demonstrate the potential of the implementation. Hence, the implemented solvers have shown high performance for tackling large-scale LMPC problems by providing the solutions in computation times below milliseconds. Secondly, the thesis addresses the solution of nonlinear MPC (NMPC) problems, which are described by general optimal control problems (OCPs). More precisely, implementations are done for the combined multiple-shooting and collocation (CMSC) method using a parallelization scheme. The CMSC method transforms the OCP into a nonlinear optimization problem (NLP) and de nes a set of underlying sub-problems for computing the sensitivities and discretized state values within the NLP solver. These underlying sub-problems are decoupled on the variables and thus, are solved in parallel. For the implementation, the software package IPOPT is used to solve the resulting NLP problems. The parallel solution of the sub-problems is performed based on MPI and Eigen. The computational performance of the parallel CMSC solver is tested using case studies for both OCPs and NMPC showing very promising results. Finally, applications to autonomous navigation for the SUMMIT robot are presented. Specially, reference tracking and obstacle avoidance problems are addressed using an NMPC approach. Both simulation and experimental results are presented and compared to a previous work on the SUMMIT, showing a much better computational e ciency and control performance.Item Planeamiento de trayectoria y control de un robot móvil marítimo aplicando optimización por colonia de hormigas(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-06-02) Uriol Cabrera, Ronald Humberto; Morán Cárdenas, Antonio ManuelEl presente trabajo desarrolla un algoritmo de planeamiento de trayectoria basado en Optimización por Colonia de Hormigas, en conjunto con un controlador óptimo, para el desplazamiento de un barco robot. Se presenta el modelo matemático estándar usado para vehículos marinos desarrollado por Thor Fossen. Asimismo se presentan las principales ideas detrás del marco metaheurístico desarrollado por Marco Dorigo, llamado Optimización por Colonia de hormigas. El problema a resolver consiste en encontrar el camino más corto entre dos puntos dentro de un entorno (mapa) con obstáculos. Ambos algoritmos, tanto el de planeamiento de trayectoria como el de control óptimo, se implementaron en el entorno MatLab. Para poner a prueba el funcionamiento conjunto de estos dos algoritmos se usaron seis mapas distintos que buscan explorar el comportamiento de ambos algoritmos ante diversas variaciones de un caso base de comparación. El tiempo de convergencia de los algoritmos y los parámetros que ajustan sus desempeños fueron analizados.Item Generación y control de trayectoria para embarcaciones marinas en aguas poco profundas y espacios confinados(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-06-01) Cáceres Mendoza, Cayetano Juan; Morán Cárdenas, Antonio ManuelEl capítulo 1, presenta una introducción y estado del arte del planeamiento y seguimiento de trayectorias en espacios con nados. En el capítulo 2, se presenta el desarrollo completo del modelo matemático general de una embarcación marina, considerando los 6 grados de libertad para posteriormente particularizar este modelo a un modelo de 3 grados de libertad que es el que se va analizar en esta tesis. El propósito del capítulo 3, consiste en realizar el diseño mediante simulación de un sistema de planeamiento, guía y seguimiento de trayectoria para una embarcaci ón marina subactuada con dos hélices, a partir del modelo matemático de barco de 3 grados de libertad, obtenido en el capítulo 2. En este capítulo se divide en 3 partes, el planeamiento de trayectoria, estrategia de control y síntesis de planeamiento y seguimiento de trayectoria para embarcaciones marinas en espacios con nados. En la primera parte, se da a conocer la estrategia utilizada para realizar el planeamiento de trayectoria partiendo de un espacio determinado caracterizado por su geometría y obstáculos. Para esta tarea se hace uso del diagrama de Voronoi, el algoritmo de Dijkstra, y un algoritmo de tal manera que ltramos algunos puntos para evitar los cambios de dirección innecesarios, también consideramos una tolerancia de tal manera que la embarcación pueda circular por lugares estrechos con cierta holgura. En la segunda parte, se presenta la teoría de control backstepping , que es aplicada para sistemas dinámicos no lineales, se comenta sus ventajas respecto a la técnica de feedback linearization . Se muestra el desarrollo de la técnica aplicada al control de embarcaciones marinas, considerando la dinámica del barco. Se desarrolla el sistema de guía del barco para lograr el seguimiento de trayectoria, con las consideraciones especiales que implican controlar un sistema subactuado. En el capítulo 4, se desarrolla la simulación para dos entornos diferentes, el primero corresponde a un canal en forma senoidal por el cual el barco se desplazará, se realizará el planeamiento y control de la ruta, el segundo entorno corresponde a una aplicación más real, pues se toma como mapa referencia el mar Báltico, al cual se le aplican las técnicas desarrolladas en esta tesis.