Ingenieria Electrica

– In the following report, the process for construction of a terrarium for an amphibian hatchery is described, which will be implemented a temperature control system, using different types of digital controllers learned in the subject of control theory. I. MARCO TEÓRICO Los métodos de identificación permiten analizar de diferentes puntos de vista, los resultados que se obtiene en diferentes sistemas para mejorar sus variables o permitir la comparación las variaciones del sistema para observar si puede ser estable al modificar sus variables. • Control Predictivo basado en el modelo El GPC es uno de los métodos MPC más populares en la industria como también en el medio académico, por tratar problemas de control para una amplia gama de plantas y con un número razonable de variables. El GPC calcula básicamente una secuencia futura de señales de control tal que minimice una función objetiva definida para un horizonte de predicción. El índice a ser optimizado es una esperanza matemática de la función cuadrática que mide la distancia entre la salida predecida del sistema y alguna secuencia de referencia predecida sobre este horizonte, más una función cuadrática que incluye el desvío del esfuerzo de control. A pesar del GPC ser basado en los mismos conceptos de los controladores predictivos mencionados, existen algunas diferencias: provee una solución analítica y puede manipular plantas inestables o de fase no-mínima. De otra manera, este control se basa en CARIMA (" Controlled Autoregressive Integrated Moving Average "), que se expresa mediante í µí°´(í µí± § −1)í µí±¦(í µí±˜) = í µí°µ(í µí± § −1)í µí± § −í µí±‘ í µí±¢(í µí±˜ − 1) + í µí° ¶(í µí± § −1) í µí¼‰(í µí±˜) ∆ (1) Donde ∆ es el operador diferencia (∆= 1 − í µí± § −1), í µí¼‰(í µí±˜) es una secuencia aleatoria descorrelacionada, d el tiempo muerto del sistema y A, B, C son polinomios que: í µí°´(í µí± § −1) = 1 + í µí±Ž 1 í µí± § −1 + ⋯ + í µí±Ž í µí±›í µí±Ž í µí± § −í µí±›í µí±Ž (2) í µí°µ(í µí± § −1) = í µí± 0 + í µí± 1 í µí± § −1 + ⋯ + í µí± í µí±›í µí± í µí± § −í µí±›í µí± (3) í µí° ¶(í µí± § −1) = 1 + í µí± 1 í µí± § −1 + ⋯ + í µí± í µí±›í µí± í µí± § −í µí±›í µí± (4) Donde na, nb y nc corresponden a los órdenes de atrasos para la salida, entrada y ruido, respectivamente. De la misma forma que el MAC, considera la trayectoria de referencia como un sistema de primer orden: í µí±¤(í µí±˜ + í µí±™) = í µí»¼í µí±¦ í µí±š (í µí±˜ + í µí±™ + 1) + (1 − í µí»¼)í µí±¦ í µí± í µí± (í µí±˜) (5) El objetivo de la ley de control es manipular las salidas futuras de la planta, í µí±¦ í µí±š ̂ (í µí±˜ + í µí±™) lo más próximo posible a la trayectoria de referencia í µí±¤(í µí±˜ + í µí±™), utilizando el concepto del horizonte desplazado para el futuro de cada instante k. Los pasos que sigue la ley de control son: a) La secuencia de trayectoria de referencia futura es calculada. b) Un modelo de predicción es usado para generar un conjunto de salidas predecidas,í µí±¦ í µí±š ̂ (í µí±˜ + í µí±™), con los correspondientes errores de proceso predecidos í µí±’̂ (í µí±˜ + í µí±™). c) Una función cuadrática apropiada que considere el error futuro y el desvío de control es minimizada, asumiendo que después del horizonte de control los futuros incrementos en el control son nulos. d) El primer elemento í µí±¢(í µí±˜) de la secuencia es introducido y los cálculos son repetidos para el siguiente intervalo de muestreo. De igual manera, esta fórmula interpone las siguientes restricciones í µí°½(í µí±˜) = í µí°¸{ ∑ í µí»¿(í µí±—) [í µí±¦ ̂ (í µí±˜ + í µí±— í µí±˜) − í µí±¤(í µí±˜ + í µí±—)] 2 í µí±í µí± í µí±—=í µí±í µí±– + ∑ í µí¼†(í µí±—)[∆í µí±¢(í µí±˜ + í µí±™ + 1)] 2 í µí±í µí±¢ í µí±—=1