control pd

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  • 5/23/2018 Control PD

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    PARODYS T. PALMA A.

    UNIVERSIDAD DEL MAGDALENA

    FACULTAD INGENIERA

    PROGRAMA INGENIERA ELECTRNICA

    CONTROL I (Grupo 2)

    ACTIVIDAD TERCER SEGUIMIENTO.DOCENTE: ING. JOHN TABORDA

    TOMIHU LETELIER

    PARODYS CH

    ANDRES MAURICIO

    PALMA S

    MODELAMIENTO DE UNA PLANTA

    CON UN CONTROLADOR

    PROPORCIONAL DERIVATIVO (PD)

    RESUMENA continuacin se presenta un informe detallado del diseo de un

    controlador proporcional derivativo (PD) con amplificadores operacionales

    el cual tiene como objetivo mejorar la respuesta transitoria de una planta

    la simulacin se har con la ayuda del software multisim, matlab y sus

    herramientas como lo son simulink, sisotool y rlocus para el

    modelamiento de estos.

    Palabras clave: Sisotool, Simulink, LGR, controlador, multisim, pd

    PROCEDIMIENTO:

  • 5/23/2018 Control PD

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    PARODYS T. PALMA A.

    1. Definicin y moldeamiento de la Planta: La planta que se quiere

    controlar no es ms que un filtro pasa bajos de segundo orden

    implementado con amplificadores operacionales.

    Bsicamente se tienen dos (2) plantas con las cuales se va a

    trabajar colocndolas en serie, paralelo y en realimentacin

    para posteriormente se le sea aplicado la accin de un

    controlador en este caso un PD para poder observar si este

    tipo de controlador mejora en gran parte el comportamiento,

    modelamiento y su respuesta transitoria ante una seal de

    entrada ya sea de tipo (escaln, rampa o impulso unitario) de

    cada uno de estos.

    Todo el estudio de la planta se bas en un filtro analgico escogido con las

    siguientes caractersticas.

    Filtro:Topologa: sallen-key

    Tipo de respuesta: Pasa -bajos

    Orden: 2

    Planta #1: (6 3)(6 3)Planta #2: (2 2)(2 2)

    A continuacin Partimos de la planta #1 para obtener nuestra funcin de

    transferencia y poder sintetizar la funcin.

    Cabe anotar que este procedimiento ser el mismo realizo con la planta #2

    y por tal motivo no se hace para aprovechar un poco ms el tiempo.

    Planta #1: (6 3)(6 3)

    (6 3) 6 3

    (6 3) 6 3

    ( 6 3 )( 6 3) 6 3 6 36 18 3 18 9

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    PARODYS T. PALMA A.

    12 45

    Localizando los polos y los ceros de nuestra planta en el plano de s

    obtenemos lo siguiente.

    Lo cual es de gran importancia en

    criterios de estabilidad porque nos ayudan al momento de concluir de qu

    tipo es el sistema, en otra ocasin se abordara esta temtica mucho ms

    afondo y con detalles.

    Organizando nuestra funcin de transferencia nos queda de la siguiente

    forma:

    ()

    ++ Donde K=45

    Sintetizando la funcin de transferencia H(s) utilizando la topologa que se

    indic anteriormente.

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    PARODYS T. PALMA A.

    Aplicando anlisis nodal a los nodos A y B

    Para el nodo A tenemos:

    ( 1)1 (1 )2 (1 2)3 (1)

    Para el nodo B

    (12)3 ( 2 0)4 (2)

    Pero v2=v0 entonces

    La ecuacin (1) se convierte en:

    1 ( 1 2 3)1 (2 3)0 (3)

    Y la ecuacin (2) en:

    13 (34)0 (4)

    O sea 1

    (34)0

    Sustituyendo la ecuacin (4) en la (3) se obtiene:

    1 ( 1 2 3)

    (34) (23)

    O sea:

    13 [13 4(1 2 3)]

    Por tanto

    +(++) (5)

    1

    , 2 1 3

    4 2 (6)

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    PARODYS T. PALMA A.

    Sustituyendo (6) en la ecuacin (5) tenemos

    121

    112

    2( 11

    12

    1)

    =

    +()

    +

    Comparando esto e igualando con la funcin de transferencia dada

    45 (1)

    +

    12 (2)

    Sea R1=R2

    121 R1=

    66.66 2

    Remplazando R1

    C1=2.5uf

    C2=2uf

    Con lo que ahora la llamaremos G1:

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    PARODYS T. PALMA A.

    G1

    Figura 1. Planta G1

    G2

    Figura 2. Planta G2

    A continuacin se muestra en forma detallada haciendo uso de los

    diagramas de bloques las diferentes configuraciones a ser usadas en

    la planta (G1, G2)

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    PARODYS T. PALMA A.

    Donde G1= ()

    ++ Donde K=45

    G2= ()

    ++ Donde K=8

    Serie de la planta (G1, G2)

    Por lo que GP1=

    ++++7+

    Paralelo de la planta (G1, G2)

    Gp2 =++7

    +++7+

    Realimentacin de la planta (G1, G2)

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    PARODYS T. PALMA A.

    Gp3=+++7+

    ++7+++

    Controlador PDcon amplificador operacional

    ( 1 )

    =

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    PARODYS T. PALMA A.

    la funcin de transferencia del compensador de un control PD puede

    escribirse como () (1 ) y se puede obtener solo agregando

    un cero. EL LGR de este control para la PLANTA en cuestin se muestra en

    la figura 4.2 y se obtuvo agregando un cero y movindolo hasta conseguir

    que el LGR pasara por los puntos sealados por los requerimientos del

    diseo.

    Figura 4.2. Grafica del LGR del control PD.

    Figura 4.3. Grafica de la respuesta obtenida con el control PD (Azul continuo) yde la respuesta a lazo abierto (Azul discontinuo).

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    PARODYS T. PALMA A.

    En la figura 4.3 se muestra la respuesta obtenida con el control PD. En

    comparacin con la respuesta a lazo abierto del sistema, se puede apreciar

    que con este control PD se obtiene una respuesta ms rpida y sin

    demasiado sobrepaso.

    Diseo del controlador Utilizando software matlab para observar el

    comportamiento de la planta ante el controlador implementado (PD)

    Con el siguiente cdigo realizado en matlab podemos observar el

    lugar geomtrico de las races de nuestra panta Gp1 y las funciones

    de transferencia en lazo cerrado y lazo abierto como tambin un

    grfico donde se muestra la respuesta al impulso.

    % planta serie

    Gp1=tf(360,[1 16 101 276 360]) %% funcion de transferencia planta

    Gp1% step(H)

    %----------controlfigure(1)rlocus(Gp1)kp=20; % proporcionalHLC1=feedback(kp*Gp1,1)

    kd=50; % derivativoHLC2=feedback(tf([kd kp],1)*Gp1,1)figure(2)step(Gp1,HLC1,HLC2)pole(HLC2)

    zero(HLC2)sisotool

    funciones de tranferencias

    pdlisto

    H =

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    PARODYS T. PALMA A.

    360

    ------------------------------------

    s^4 + 16 s^3 + 101 s^2 + 276 s + 360

    Continuous-time transfer function.

    HLC1 =

    7200

    -------------------------------------

    s^4 + 16 s^3 + 101 s^2 + 276 s + 7560

    Continuous-time transfer function.

    HLC2 =

    18000 s + 7200

    ---------------------------------------

    s^4 + 16 s^3 + 101 s^2 + 18276 s + 7560

    Continuous-time transfer function.

    ans =

    -31.2427 + 0.0000i

    7.8286 +22.8567i

    7.8286 -22.8567i

    -0.4145 + 0.0000i

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    PARODYS T. PALMA A.

    ans =

    -0.4000

    >> pdlisto

    Gp1 =

    360

    ------------------------------------

    s^4 + 16 s^3 + 101 s^2 + 276 s + 360

    Continuous-time transfer function.

    HLC1 =

    7200

    -------------------------------------

    s^4 + 16 s^3 + 101 s^2 + 276 s + 7560

    Continuous-time transfer function.

    HLC2 =

    18000 s + 7200

    ---------------------------------------

    s^4 + 16 s^3 + 101 s^2 + 18276 s + 7560

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    PARODYS T. PALMA A.

    Continuous-time transfer function.

    ans =

    -31.2427 + 0.0000i

    7.8286 +22.8567i

    7.8286 -22.8567i

    -0.4145 + 0.0000i

    ans =

    -0.4000

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    PARODYS T. PALMA A.

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    PARODYS T. PALMA A.

    Ahora veamos que pasa cuando utilizamos nuestra planta Gp2

    H=tf([53 196 720],[1 16 101 276 360])% step(H)

    %----------controlfigure(1)rlocus(H)kp=1; % proporcionalHLC1=feedback(kp*H,1)

    kd=50; % derivativoHLC2=feedback(tf([kd kp],1)*H,1)figure(2)step(H,HLC1,HLC2)pole(HLC2)

    zero(HLC2)

    nuestras funciones mas detlladas

  • 5/23/2018 Control PD

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    PARODYS T. PALMA A.

    paralelo

    H =

    53 s^2 + 196 s + 720

    ------------------------------------

    s^4 + 16 s^3 + 101 s^2 + 276 s + 360

    Continuous-time transfer function.

    HLC1 =

    53 s^2 + 196 s + 720

    -------------------------------------

    s^4 + 16 s^3 + 154 s^2 + 472 s + 1080

    Continuous-time transfer function.

    HLC2 =

    2650 s^3 + 9853 s^2 + 36196 s + 720

    ------------------------------------------

    s^4 + 2666 s^3 + 9954 s^2 + 36472 s + 1080

    Continuous-time transfer function.

    ans =

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    1.0e+03 *

    -2.6623 + 0.0000i

    -0.0019 + 0.0032i

    -0.0019 - 0.0032i

    -0.0000 + 0.0000i

    ans =

    -1.8491 + 3.1884i

    -1.8491 - 3.1884i

    -0.0200 + 0.0000i

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    De igual forma se sigue realizando este mismo procedimiento con laplanta Gp3

    H=tf([85 128 808 276 369],[1 20 173 808 1912 2208])% step(H)

    %----------controlfigure(1)rlocus(H)kp=1; % proporcionalHLC1=feedback(kp*H,1)

    kd=50; % derivativoHLC2=feedback(tf([kd kp],1)*H,1)figure(2)step(H,HLC1,HLC2)pole(HLC2)

    zero(HLC2)

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    PARODYS T. PALMA A.

    relimentacion

    H =

    85 s^4 + 128 s^3 + 808 s^2 + 276 s + 369

    ------------------------------------------------

    s^5 + 20 s^4 + 173 s^3 + 808 s^2 + 1912 s + 2208

    Continuous-time transfer function.

    HLC1 =

    85 s^4 + 128 s^3 + 808 s^2 + 276 s + 369

    --------------------------------------------------

    s^5 + 105 s^4 + 301 s^3 + 1616 s^2 + 2188 s + 2577

    Continuous-time transfer function.

    HLC2 =

    4250 s^5 + 6485 s^4 + 40528 s^3 + 14608 s^2 + 18726 s + 369

    ------------------------------------------------------------

    4251 s^5 + 6505 s^4 + 40701 s^3 + 15416 s^2 + 20638 s + 2577

    Continuous-time transfer function.

    ans =

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    -0.5972 + 2.8746i

    -0.5972 - 2.8746i

    -0.1011 + 0.7185i

    -0.1011 - 0.7185i

    -0.1336 + 0.0000i

    ans =

    -0.5999 + 2.8768i

    -0.5999 - 2.8768i

    -0.1531 + 0.6923i

    -0.1531 - 0.6923i

    -0.0200 + 0.0000i

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    PARODYS T. PALMA A.

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    PARODYS T. PALMA A.

    Conclusin

    Podimos observar que a medida que que utilizbamos una configuracin

    diferente de la planta la respuesta iba cambiando, y que cambiando el

    tiempo derivativo se puede obtener una mejor respuesta.

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