Control Basado en PID Inteligentes: Aplicación al Control Robusto de Velocidad en Entornos Urbanos

Abstract

Resumen: A pesar de sus limitaciones, la técnica de control mas utilizada en el mundo industrial sigue siendo todavía hoy el control PID. En este artículo se presenta un nuevo enfoque, el control basado en PID inteligentes (i-PID), que aprovecha las virtudes que han hecho tan popular al PID, mejorando uno de sus puntos débiles: la perdida de prestaciones en presencia de términos no-lineales o de dinámicas no modeladas. Para ilustrar las características del i-PID, se ha probado su comportamiento en una aplicación real, el control de crucero de un vehículo experimental a bajas velocidades. Copyright c 2010 CEA.Palabras Clave: Controladores PID, Sistemas de control no lineales, Vehículos autónomos, Control de velocidad. INTRODUCCIÓNEl control no lineal ha progresado sustancialmente en los últi-mos años gracias, por un lado, a un conjunto de técnicas que empiezan a mostrar signos evidentes de madurez, y por otro lado, al avance indiscutible de las prestaciones en los dispositivos de control.Sin embargo, y a pesar de sus limitaciones, los sistemas de control basados en PID son todavía hoy los mas utilizados en la industria (Aström and Hägglund, 2006). Una de las razones fundamentales para explicar este fenómeno hay que buscarla en la dificultad para encontrar modelos matemáticos precisos de los procesos que se intenta controlar. Además, la complejidad matemática subyacente a algunos algoritmos avanzados de control genera importantes reticencias en el mundo industrial, especialmente en relación al mantenimiento y puesta en marcha de esos sistemas de control.Con el objetivo de paliar esos inconvenientes aparece recientemente una nueva filosofía de control (Fliess and Join, 2008a) (Fliess and Join, 2009), en la que se sustituye el modelo matemático por ecuaciones diferenciales ultra-locales y fenomenológicas (relacionan de manera genérica entradas y salidas), válidas en pequeños lapsos de tiempo. La ventaja fundamental de este nuevo enfoque (i-PID) es que conserva las bondades de la estructura de un PID, pero incorpora un termino "inteligente" que compensa los efectos de las dinámicas no modeladas del sistema (que pueden llegar a ser sistemas de dimensión elevada, con no linealidades importantes).Otros problemas clásicos asociados a los PID son el cómputo impreciso del error de seguimiento en el que se basan, la degradación del control en presencia de ruidos y las complicaciones asociadas al control integral cuando las acciones de control alcanzan la saturación. Todos estos inconvenientes se intentan resolver de manera sencilla y eficaz, dentro de este nuevo marco teórico, para su posible integración en sistemas embarcados con altas frecuencias de trabajo.Como los sistemas de transporte por carretera, altamente nolineales y con importantes ruidos de medida, se prestan muy bien a esta nueva filosofía, mostramos en este trabajo una aplicación que continúa la línea comenzada en (Villagra et al., 2008). Aplicación al control de velocidadLa introducción de sistemas de control en los vehículos es un área fundamental de invest...

Low-Speed Longitudinal Controllers for Mass-Produced Cars: A Comparative Study

“…The control paradigm presented here aims to define a reference trajectory in accordance with system dynamics, so that controller actions are as smooth as possible and do not exceed saturation limits. The algorithm presented in [21] will be used to transform in realtime any step into a smooth reference that guarantees maximum acceleration and jerk compatible with the brake and motor systems.…”

Data-driven fractional PID control: application to DC motors in flexible joints

“…Remark 2. Note that since successive derivatives of the reference trajectory are required in this approach, the setpoint variation has to be transformed into a sufficiently smooth trajectory (see (Villagra et al, 2010) for more details on how to transform a step into an equivalent smoothed trajectory).…”

Un Enfoque Aplicado del Control Inteligente

“…Así, por ejemplo, cuando se habla de reguladores PID inteligentes nos referimos a PID expertos, quizás con un sistema de reglas para su sintonía, u optimizados con redes neuronales, o con algoritmos evolutivos…. (Villagrá et al 2010).…”