CONTROL POR APRENDIZAJE ITERATIVO DE UNA BOLA SOBRE UN PLANO INCLINADO

Abstract

El presente trabajo tiene por objetivo principal el seguimiento de trayectorias por parte de una bola sobre una plataforma inclinada utilizando Control con Aprendizaje Iterativo (ILC). Para alcanzar éste objetivo primero se realizó el modelado del Sistema Plataforma y Bola, abordando problemas de instrumentación y comunicación. Luego se disea un controlador de tipo PD con el fin de estabilizar la planta, para finalmente disear y probar un sistema de aprendizaje de trayectorias. El Sistema Plataforma y Bola es un sistema inestable que deriva de la generalización del Sistema Bola y Balancín. Ha sido utilizado para probar un gran número de esquemas de control de todo tipo, desde simples compensadores de adelanto hasta sistemas de control distribuido en tiempo real. El sistema utilizado en éste documento presenta las siguientes dificultades: errores de medición, imperfecciones en la plataforma y la bola, retardo variable y baja frecuencia de muestreo. En el desarrollo de éste trabajo se detalla como se aborda cada uno de estos problemas con el fin de obtener un sistema más predecible y repetitivo, de modo de utilizarlo para probar el esquema ILC. El algoritmo de aprendizaje utilizado requiere de un sistema estable, por lo que se diseó un controlador de tipo PD con factor de peso en la parte derivativa, obteniendo buenos resultados a pesar de que el sistema en lazo cerrado resulta bastante lento debido a sus limitaciones. El esquema de control es implementado en tiempo real usando Simulink y la Real Time Toolbox. El ILC es una herramienta que permite mejorar el desempeo de sistemas repetitivos mediante leyes de aprendizaje simples. Se utilizó esta nueva herramienta en el seguimiento de trayectorias, lo que no es nuevo, sin embargo es primera vez que se utiliza en el Sistema Plataforma y Bola. Aunque los resultados obtenidos no son del todo satisfactorios, debido principalmente a las no linealidades del sistema, es posible afirmar que el enfoque del ILC resulta poderoso debido a su simplicidad y buen desempeo. Las investigaciones actuales se enfocan en gran medida en el diseo de nuevos y mejores algoritmos, y el análisis de convergencia y robustez.