Diseño de un sistema de control óptimo multivariable aplicado a un sistema de péndulo doble
Abstract
La presente tesis se enfoca en el diseño, análisis y validación de los controles óptimos para el Sistema de Péndulo Doble. Para ello, se desarrolla un modelo matemático del sistema desde un enfoque energético y se analiza su dinámica en diferentes puntos de operación. Los controladores óptimos utilizados en este estudio tuvieron como objetivo principal llevar los péndulos a su punto de equilibrio y mantenerlos allí. Entre los controladores lineales implementados, se incluyen el LQR, el Observador con controlador de estado, el MPC y en cuanto al controlador no lineal el NMPC. Este último se basa en el solver ACADO y utiliza una interfaz en MATLAB para resolver el problema óptimo de control en su forma no lineal, considerando la dinámica real del sistema, restricciones en las variables de estado y entrada de control, así como en las incertidumbres. Los resultados obtenidos fueron contrastados y se determina cuál de los controladores se adecua mejor al Sistema de Péndulo Doble. La tesis esta estructurada de la siguiente manera: Capítulo 1 provee una vista general de los trabajos e investigaciones sobre el Sistema de péndulo doble. Capítulo 2 presenta una visión general de la base teórica así como el modelamiento del Sistema de péndulo doble. Además incluye la linealización, implementación y validación del modelo. Capítulo 3 muestra las diferentes estrategias de control propuestas para la estabilización del Sistema de péndulo doble. Los controladores será posteriormente comparados en un mismo de operación de modo a fin de evaluar su performance.Por otro, se adiciona un apartado extra sobre el estudio de la robustez inherente del NMPC frente a perturbaciones. Capítulo 4 presenta los comentarios e impresiones sobre la realización de la presente tesis. Capítulo 5 termina la tesis con las conclusiones y observaciones.
Temas
Control automático
Péndulo--Sistemas de control
Péndulo--Sistemas de control
Para optar el título de
Maestro en Ingeniería de Control y Automatización
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