libro Ingeniería de Control. Modelado, Análisis y Control de Sistemas, Luis Moreno

INGENIERÍA DE CONTROL. MODELADO, ANÁLISIS Y CONTROL DE SISTEMAS 

por el autor   Luis Moreno


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ISBN: 9788434480551
Tema: Técnicas e Ingenierías - Ingenierías - Estudios y ensayos
Editorial: ARIEL
Fecha publicación: 2003
Páginas: 488
Idioma: Español

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Reseña

Prefacio 1. Introducción 1.1 Introducción 1.2 Concepto de transformada 1.3 Transformada de Fourier 1.3.1 Transformada inversa de Fourier 1.4 Transformada de Laplace 1.4.1 Propiedades de la transformada de Laplace 1.4.2 Transformadas de Laplace de algunas funciones 1.4.3 Transformada inversa de Laplace Expansión en fracciones parciales Caso de polos simples y reales Caso de polos múltiples y reales Caso de polos complejos conjugados 1.4.4 Resolución de ecuaciones diferenciales 1.4.5 Operador derivada 1.5 Transformada z 1.5.1 Propiedades de la transformada en z 1.5.2 Transformadas z de algunas funciones 1.5.3 La transformada z inversa Expansión en fracciones parciales Caso de polos simples y reales Caso de polos múltiples y reales 1.5.4 Resolución de ecuaciones en diferencias 1.5.5 Operador retardo 1.6 Procesos estocásticos o aleatorios 1.6.1 Variable aleatoria y proceso aleatorio Tipos de procesos estocásticos 1.6.2 Funciones de distribución y de densidad de probabilidad Función de distribución Función de densidad 1.6.3 Parámetros para describir un proceso estocástico Media o esperanza Momentos Momentos centrados 1.6.4 Función de autocorrelación Propiedades de la función de autocorrelación 1.6.5 Función de correlación cruzada Propiedades de la función de correlación cruzada 1.6.6 Función de densidad espectral 1.6.7 Descripción espectral de las perturbaciones 1.6.8 Espectro cruzado 1.6.9 Ruido blanco 1.6.10 Descripción de perturbaciones en función del ruido blanco Teorema de la factorización espectral 2. Técnicas clásicas de modelado de sistemas 2.1 Introducción 2.2 Modelos de entrada/salida 2.3 Modelos temporales 2.3.1 Conceptos básicos Sistemas lineales invariantes en el tiempo Respuesta impulsional Función de transferencia 2.3.2 Modelos en tiempo continuo 2.3.3 Modelos en tiempo discreto Muestreo de una señal Bloqueadores de señal Función de transferencia muestreada Obtención de la función de transferencia z Función de transferencia discreta equivalente Función de transferencia muestreada de un ciclo de control típico Discretización de un controlador analógico 2.4 Modelos frecuenciales 2.4.1 Respuesta frecuencial de los sistemas muestreados 2.4.2 Espectro de una señal muestrada 2.4.3 Teorema de muestreo 2.5 Modelos estocásticos 2.5.1 Modelos estocásticos en tiempo discreto 3. Modelado y análisis de sistemas en el espacio de estados 3.1 Introducción Ejemplo 3.1 3.2 Concepto de estado de un sistema 3.2.1 Representación matricial de las ecuaciones de estado Construcción del modelo de estado de un sistema físico Linealización de sistemas en el espacio de estados Ejemplo 3.4 3.2.2 Función de transferencia y representación en el espacio de estados 3.3 Representación de sistemas en el espacio de estados 3.3.1 Conversión de una ecuación diferencial ordinaria a ecuaciones de estado Forma canónica controlable Forma canónica observable Forma canónica de Jordan 3.3.2 Conversión de una ecuación en diferencias a ecuaciones de estado 3.3.3 Transformaciones entre representaciones Transformación a la forma canónica controlable Transformación a la forma canónica observable Transformación a la forma canónica de Jordan 3.4 Solución de la ecuación de estado 3.4.1 Sistemas de tiempo continuo 3.4.2 Obtención de la solución por el método de la transformada de Laplace 3.4.3 Discretización de las ecuaciones de estado en tiempo continuo Ejemplo 3.10 3.4.4 Solución de la ecuación de estado en tiempo discreto 3.4.5 Obtención de la solución por el método de la transformada en z 3.5 Modelado de las perturbaciones en el espacio de estados 3.5.1 Perturbaciones en el sistema 3.5.2 Perturbaciones en la medida 3.6 Ejemplos de sistemas físicos 4. Modelado y análisis de sistemas no-lineales 4.1 Conceptos básicos 4.2 Efectos de las no-linealidades 4.3 Función descriptiva Hipótesis 4.3.1 Método de obtención de la función descriptiva dada la característica entrada-salida de la no-linealidad 4.4 Análisis por función descriptiva 4.4.1 Estudio de la estabilidad del sistema Criterio de Estabilidad 4.4.2 Aplicación a la estabilidad de los ciclos límites Criterio de Nyquist para sistemas de fase mínima 4.5 Análisis en el plano de fase 4.5.1 Puntos singulares 4.6 El Método de las isoclinas Zona 1: y>+a Zona 2: -a leq x leq +a Zona 3: x leq -a Zona 1: y<-a Zona 2: -a<y<a Zona 3: y<a 5. Estabilidad de sistemas dinámicos 5.1 Métodos clásicos de análisis de estabilidad 5.1.1 Método de Routh 5.1.2 Método de Jury 5.1.3 Método de Nyquist Criterio de estabilidad de Nyquist Conceptos y principios de la teoría de variable compleja Introducción al método de Nyquist Método modificado Caso de sistemas con polos sobre el eje imaginario Sistemas estables en bucle abierto (sistemas de fase mínima Estabilidad relativa Margen de ganancia {MG} Margen de fase þ Cálculo del margen de ganancia (Kg) y del margen de fase (þ) 5.2 Método de Liapunov 5.2.1 Análisis de estabilidad de sistemas lineales continuos 5.2.2 Análisis de estabilidad de sistemas lineales discretos 5.3 Método de Popov Conjetura de Aizerman 5.4 El criterio del círculo 6. Identificación de sistemas dinámicos 6.1 Introducción 6.2 Familias de modelos utilizadas en identificación 6.2.1 Modelos no-paramétricos Respuesta temporal Respuesta frecuencial 6.2.2 Modelos paramétricos Modelos de función de transferencia Modelo ARX Modelo ARMAX Modelo OE Modelo Box-Jenkins Modelo en el espacio de estados 6.3 Métodos de estimación no-paramétricos 6.3.1 Estimación de la respuesta temporal Análisis de la respuesta a un impulso Análisis de la respuesta a un escalón Estimación por correlación 6.3.2 Estimación de la respuesta frecuencial Obtención directa de la respuesta frecuencial Estimación mediante análisis espectral 6.3.3 Generación de ruido blanco 6.4 Métodos paramétricos 6.4.1 El concepto de regresión 6.4.2 Regresión lineal 6.4.3 Estimación por mínimos cuadrados Obtención del Estimador de Mínimos Cuadrados 6.4.4 Formulación recursiva del estimador de mínimos cuadrados 6.4.5 Método de mínimos cuadrados extendido 6.5 Elección y validación de la estructura del modelo 6.5.1 Validación del modelo 7. Técnicas clásicas de control 7.1 Planteamiento del problema 7.2 Diseño de controladores clásicos 7.3 Especificaciones 7.4 Control PID 7.4.1 Estructura básica de un controlador PID 7.4.2 Métodos de Ziegler - Nichols Método de la respuesta a un escalón Método de la respuesta frecuencial 7.5 Métodos analíticos de diseño de controladores PID 7.5.1 Método de asignación de polos 7.5.2 Diseño basado en los polos dominantes Determinación algebraica Determinación basada en el lugar de las raíces 7.5.3 Discretización de un controlador PID Determinación de la frecuencia de muestreo 7.5.4 Diseño de controladores PID discretos 7.5.5 Estructura de un controlador PID discreto real 7.6 Diseño de reguladores por síntesis directa 7.6.1 Restricciones de realización física 7.6.2 Conveniencia de simplicidad 7.6.3 Restricciones de estabilidad 7.6.4 Controladores con tiempo de establecimiento mínimo Sistemas sin retardo Sistemas con retardo 8. Control de sistemas por realimentación de estado 8.1 Planteamiento del problema 8.1.1 Modos observables y controlables 8.2 Controlabilidad de un sistema 8.2.1 Controlabilidad de estado Entrada u(k) escalar Entrada u(k) vector 8.2.2 Controlabilidad de la salida Entrada u(k) escalar 8.3 Observabilidad de un sistema 8.3.1 Observabilidad completa de estado 8.4 Invarianza de la controlabilidad y observabilidad 8.5 Principio de dualidad 8.6 Control por realimentación de estado 8.6.1 Sistemas con entrada y salida escalar 8.6.2 Ajuste de las posiciones de los polos Determinación de las posiciones de los polos por transformación 8.6.3 Ajuste de la ganancia 8.6.4 Modificación del tipo del sistema 8.6.5 Sistemas con entrada vector 8.7 Diseño de observadores de estado 8.7.1 Observador de orden completo Función de transferencia del observador Error cometido por el observador Diseño de la ganancia del observador por comparación de coeficientes Diseño de la ganancia del observador por transformación 8.7.2 Comportamiento conjunto del sistema realimentado con el observador 8.7.3 Observador de orden reducido 8.8 Observador óptimo del estado 8.8.1 Ecuaciones del filtro de Kalman 9. Control óptimo 9.1 Introducción 9.2 Funciones de coste 9.3 El problema general de control óptimo (discreto) 9.4 Regulador lineal cuadrático (LQR) discreto 9.4.1 Control discreto con estado final libre 9.4.2 Control óptimo discreto en estado estacionario 9.5 Control óptimo en tiempo continuo 9.5.1 Solución del problema de control óptimo 9.6 Regulador lineal cuadrático (LQR) continuo 9.6.1 Control continuo con estado final libre 9.6.2 Control continuo en estado estacionario 9.7 Principio del mínimo de Pontriaguin 9.7.1 Diseño con restricciones en la entrada 10. Control de sistemas no lineales 10.1 Sistemas con retardo puro 10.2 Predictor de Smith 10.2.1 Procedimiento de cálculo 10.3 Linealización por realimentación 10.4 Linealización de entrada/salida Solución: 10.4.1 Grado relativo 10.4.2 Linealización de entrada-salida y grado relativo 10.5 Linealización en la entrada/estado Observaciones: 10.6 Diseño de un controlador para un sistema con una no linealidad 10.7 Control deslizante 437 10.7.1 Superficie de deslizamiento Conclusión: Problemas Algunos datos históricos Contraportada

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