Implementación de algoritmos de control de velocidad y torque de motores de corriente continua aplicados a un modelo de AGV multipropósito de potencia media utilizando Raspberry PI

Los motores de corriente continua y sus unidades de control han sido ampliamente utilizados en diversos procesos industriales y electrodomésticos, tales como sillas de ruedas eléctricas, robótica, máquinas laminadoras, herramientas, entre otros. Muchas aplicaciones requieren un control de velocidad muy precisa. Sin embargo, los motores de corriente continua son inestables en su funcionamiento debido a que los parámetros del sistema pueden ser variantes en el tiempo. Estas variaciones son probablemente debido a imprecisiones en la detección de corriente, aumento de la temperatura y cambios en las condiciones de operación, así como a los errores de algún sensor. En los últimos años, muchos investigadores han estado estudiando nuevas y diferentes técnicas de control con el fin de mejorar la regulación en el rendimiento de la velocidad del motor DC, en [2] Los autores aplican un sintonizador de ganancia difusa en conjunto con una técnica de control tradicional PI (proporcional Integral) para el control del motor, una técnica como PID es utilizada en [3], donde los autores se valen además de una mejora en el método, también de elementos y software como Xilinx y la FPGA con el fin de hacer control de un motor DC, en [5] se implementa un control por Modulación de ancho de pulso (PWM) utilizando microcontroladores e implementando todo el circuito de control de realimentación en lazo cerrado

PID-difuso de motores DC utilizando Raspberry PI

This article describes the implementation of a fuzzy and a PID control system for the velocity and torque of a DC power motor, based in the variation of the armor current and its duty cycle. The control system has been applied to a medium power DC motor, using Python, and a low-cost embedded system - Raspberry Pi, this work is fundamental given the importance of implementing velocity and torque controllers that yield energy optimization and correct operation being achieved through the regulation of the duty cycle applied to the power of the DC motor.Este Articulo describe la implementación de un sistema de control difuso (FLC) y un controlador convencional proporcional-integral-derivativo (PID) para la velocidad y torque de un motor DC de potencia media, basado en la variación de corriente de armadura y en el control del ciclo de trabajo. El sistema de control ha sido aplicado a un motor DC de Potencia media, utilizando Python, y un sistema embebido de bajo costo -  Raspberry Pi, dicho trabajo es fundamental dada la importancia de implementar controladores de velocidad y torque que permitirán la optimización de la energía para su correcto funcionamiento lográndose a través de la regulación del ciclo de trabajo aplicado a la potencia del motor DC

Evaluation of a demand aggregators model in the Colombian power system

ilustraciones, diagramas, tablasEste trabajo final de maestría presenta diferentes modelos de aprendizaje de máquina que buscan predecir la generación real de las plantas despachadas centralmente en el sistema eléctrico colombiano y a partir de ello la elaboración de portafolios de agregadores de demanda. Para esto, se obtuvieron datos históricos de diferentes variables que puedan afectar la generación, las cuales fueron verificadas, limpiadas, transformados y modeladas con diferentes técnicas estadísticas en Python. Los resultados obtenidos indican que el mejor modelo de aprendizaje de máquina para pronosticar la generación real con los datos obtenidos es el Random Forest, con un coeficiente de determinación de 93,5%. (Texto tomado de la fuenter)This final master's project presents different machine learning models that seek to predict the real generation of the centrally dispatched plants in the Colombian electricity system and from this, the preparation of portfolios of demand aggregators. For this, historical data of different variables that can affect the generation were obtained, which were verified, cleaned, transformed and modeled with different statistical techniques in Python. The results obtained indicate that the best machine learning model to predict the real generation with the data obtained is the Random Forest, with a coefficient of determination of 93.5%.MaestríaMagíster en Ingeniería - AnalíticaAnalíticaÁrea Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informátic

PID-fuzzy of DC motors using Raspberry PI

Este Articulo describe la implementación de un sistema de control difuso (FLC) y un controlador convencional proporcional-integral-derivativo (PID) para la velocidad y torque de un motor DC de potencia media, basado en la variación de corriente de armadura y en el control del ciclo de trabajo. El sistema de control ha sido aplicado a un motor DC de Potencia media, utilizando Python, y un sistema embebido de bajo costo -  Raspberry Pi, dicho trabajo es fundamental dada la importancia de implementar controladores de velocidad y torque que permitirán la optimización de la energía para su correcto funcionamiento lográndose a través de la regulación del ciclo de trabajo aplicado a la potencia del motor DC.This article describes the implementation of a fuzzy and a PID control system for the velocity and torque of a DC power motor, based in the variation of the armor current and its duty cycle. The control system has been applied to a medium power DC motor, using Python, and a low-cost embedded system - Raspberry Pi, this work is fundamental given the importance of implementing velocity and torque controllers that yield energy optimization and correct operation being achieved through the regulation of the duty cycle applied to the power of the DC motor