Diseño de sistemas de control con Simulink

Día 1 de 2

Modelado de una caja blanca

Objetivo: Analice los diversos formatos utilizados para representar modelos de sistemas. Asimismo, se destacan las ventajas y desventajas de cada formato.

• Visión general de las representaciones de modelos
• Diagramas de bloques de Simulink
• Modelado con funciones de transferencia
• Modelado físico con Simscape

Estimación de parámetros

Objetivo: Utilice los datos medidos para estimar los valores de los parámetros de un modelo de Simulink.

• Visión general de la estimación de parámetros
• Preparación de modelos
• Proceso de estimación
• Sugerencias para estimar parámetros

Introducción al control PID

Objetivo: Use Simulink para modelar y ajustar los controladores PID.

• Control de lazo abierto
• Control de lazo cerrado
• Flujo de trabajo del controlador PID
• Control integral

Optimización de respuesta

Objetivo: Utilice técnicas de optimización para ajustar los parámetros del modelo según los requisitos de diseño y la incertidumbre de los parámetros.

• Optimizar la respuesta del modelo
• Realizar análisis de sensibilidad
• Optimizar con la incertidumbre de los parámetros
• Validar la solidez del diseño mediante análisis de sensibilidad

Linealización y análisis de modelos

Objetivo: Analice técnicas para linealizar un modelo de Simulink y validar los resultados de la linealización.

• Flujo de trabajo de linealización
• Puntos de funcionamiento
• Dominio de la frecuencia y diagrama de Bode
• Comparar modelos linealizados y no linealizados

Día 2 de 2

Diseño de control clásico

Objetivo: Ajuste los controladores con técnicas clásicas de diseño de control utilizando Control System Designer

• Control System Designer
• Ajuste del dominio de la frecuencia 
• Ajuste gráfico 
• Prueba del controlador

Programación de ganancias en Simulink

Objetivo: Ajuste los controladores en diferentes puntos de operación para recopilar e implementar una programación de ganancias.

• Visión general de la programación de ganancias
• Flujo de trabajo de PID Autotuner con programación de ganancias
• Almacenar ganancias programadas
• Implementar un controlador PID con programación de ganancias

Identificación de sistemas

Objetivo: Se ilustra cómo estimar modelos de sistemas basados en los datos medidos.

• Visión general de la identificación de sistemas
• Importación y preprocesamiento de datos
• Estimación de modelos
• Validación de modelos

Implementación de controladores

Objetivo: Analice los pasos que podrían ser necesarios para implementar de manera eficaz un controlador en un sistema real.

• Identificar limitaciones físicas y prácticas de los controladores
• Discretizar un controlador
• Preparar un controlador para la generación de código