Capítulo 11
Control por computador: selección de período de muestro y discretización

Este capítulo aborda cómo utilizar técnicas discretas para controlar procesos físicos que, obviamente, son de tiempo contínuo: se discute el proceso de muestreo y reconstrucción de señales, la discretización de procesos lineales y la selección de un período de muestreo razonable para una aplicación de control.

11.1 Muestreo y reconstrucción de señales analógicas

[350: myzohMuestreo y Reconstrucción de Señales, comentarios sobre aplicación a control ** PIC 25:36

11.2 Control por computador: problema a resolver

[351: cpcpControl por computador: planteamiento del problema y opciones de discretización *** PIC 13:16

11.3 Discretización de procesos lineales (para diseño posterior de reguladores discretos)

11.3.1 Discretización exacta de efecto acción de control (zoh)

[352: disc1Discretizacion de sistemas dinámicos lineales en representación interna (teoría: exponencial de matriz) *** PIC 20:08

[353: disc2Discretización de sistemas dinámicos lineales (ejemplo matlab) ******* PIC 19:21

11.3.2 Discretización por interpolación de perturbaciones con retenedor orden 1

[354: dfohDiscretización de sistemas lineales por interpolación entre muestras (foh) **** PIC 13:32

11.4 Discretización aproximada de filtros y reguladores contínuos

[355: dre1Discretización de reguladores contínuos en Función de Transferencia, conceptos básicos ** PIC 10:31

[356: dre2eDiscretización de reguladores, método de Euler: no preservación de estabilidad y respuesta en frecuencia *** PIC 11:01

[357: dre2tDiscretización por Tustin: preservación de estabilidad y respuesta en frecuencia (distorsionada) *** PIC 22:50

Nota: La selección de período de muestreo para discretización de reguladores contínuos se aborda en la Sección 11.6.1, cuyo visionado podría ser aconsejable en este momento.

[358: dretgDiscretización de reguladores: modificaciones para período de muestreo grande *** PIC 10:45

11.4.1 Discretización (aproximada) de reguladores en representación interna

Los reguladores complejos/multivariables es preferible manejarlos mediante representación interna que mediante matriz de transferencia para su implementación (realización). Por ello esta sección discute la discretización de dichos reguladores contínuos cuando lo que se dispone es una representación interna, sin necesidad de pasarlos a función (o matriz) de transferencia.

[359: drsseDiscretización de reguladores continuos en representación interna: métodos de Euler **** PIC 11:00

[360: drsstDiscretización de reguladores continuos en representación interna: método de Tustin **** PIC 14:39

11.5 Diseño de reguladores discretos por “continuización” con garantía de estabilidad

[361: d2cDiseño de reguladores discretos por continuización (con garantía de estabilidad) *** PIC 11:00

[362: d2cpDiseño de reguladores discretos por continuización, con garantía de estabilidad: demostración *** PIC 06:38

[363: d2cmlDiseño discreto de reguladores por continuización (transf.bilineal): ejemplo MATLAB **** PIC 12:35

Nota: Esta técnica preserva el “pico” de la respuesta en frecuencia (norma H) de un sistema lineal, aunque en la continuización y la discretización sea a frecuencias diferentes. Por ello, una de las metodologías a las que se adapta mejor es al control óptimo H de procesos discretos que se discute en el Capítulo 19.

11.6 Selección de período de muestreo en aplicaciones de control

[364: selpmSelección de período de muestreo: consideraciones para control *** PIC 16:03

[365: TpeqControl digital: problemas por período de muestro demasiado pequeño *** PIC 11:00

[366: selT2Selección de período de muestreo en control: escenarios especiales **** PIC 14:15

11.6.1 Selección de período de muestreo para discretización de reguladores contínuos

[367: dresltSelección de período de muestreo para discretización de reguladores contínuos *** PIC 11:00

[368: dremlDiscretización de reguladores continuos: ejemplo Matlab Euler, Tustin, FOH **** PIC 17:02

[369: drefinConclusiones/resumen sobre discretización de reguladores contínuos *** PIC 19:44

11.6.2 Caso de estudio, simulación sampled-data

[370: sdlsim1Caso estudio simulación intermuestreo (sampled-data) con sdlsim (1): Planteamiento del problema *** PIC 13:42

[371: sdlsim2Caso estudio simulación intermuestreo (sampled-data) con sdlsim (2): simulación y discusión resultados **** PIC 22:54