IDENTIFICACIÓN DE PARÁMETROS DE UN MOTOR DC PARA EL CONTROL DE PAR SIN SENSOR DE UNA INTERFAZ HÁPTICA (PARAMETER IDENTIFICATION OF A DC MOTOR FOR SENSOR-FREE TORQUE CONTROL OF A HAPTIC INTERFACE)

Resumen   Las interfaces hápticas han tenido impacto en aplicaciones que buscan la inmersión del usuario, tal es el caso de las áreas de entrenamiento, educación, medicina y entretenimiento. El impacto que tienen en dichas áreas recae en el hecho de que una interfaz háptica permite la interacción, entre el usuario y un ambiente remoto o virtual, por medio del sentido del tacto. En el presente artículo, se propone un método para la identificación experimental de los parámetros constante de par y momento de inercia de un motor de corriente directa. La identificación de ambos parámetros es indispensable para el diseño de un control de par sin sensor basado en un Observador de Perturbaciones (DOB, por sus siglas en inglés), cuando no se cuenta con la información del fabricante. Se implementó un control de par basado en DOB utilizando los parámetros experimentales de control de par y momento de inercia. Dicho control se implementó en un motor DC que a su vez fungió como interfaz háptica, permitiéndole ejercer un par de referencia. Los resultados obtenidos de la identificación de los parámetros permitieron obtener una respuesta del DOB similar a las de un sensor de par.Palabra(s) Clave: control de par, identificación de parámetros, interfaz háptica, motor DC. Abstract   Haptic interfaces have had an impact on applications that seek user immersion, such as training, education, medicine and entertainment. The impact they have on this type of applications lies in the fact that haptic interfaces allow an interaction, between the user and a remote or virtual environment, through the sense of touch. This article proposes a method for the experimental identification of the constant torque and moment of inertia parameters of a DC motor. The identification of these parameters is essential for the design of a sensorless torque control based on a Disturbance Observer (DOB), when the manufacturer's information is not available. The implementation of a torque control based on DOB was achieved using the experimental parameters of torque control and moment of inertia. This control was implemented in a DC motor which served as a haptic interface, allowing to display a reference torque. The parameter identification results allowed to obtain a DOB response corresponding to a torque sensor.Keywords: torque control, parameter identification, haptic interface, DC motor

ESTABILIZACIÓN DEL CARRO PÉNDULO INVERTIDO APLICANDO CONTROL ÓPTIMO NO LINEAL VARIANTE EN TIEMPO (STABILIZATION OF A CART INVERTED PENDULUM APPLYING NONLINEAR TIME-VARYING OPTIMAL CONTROL)

Resumen El control óptimo LQR es una opción adecuada para la obtención de las ganancias de control realimentado, sin embargo, en sistemas dinámicos no lineales su aplicación se ve limitada a una región local. En este trabajo se propone resolver el problema de control óptimo del tipo LQR, utilizando un sistema equivalente lineal en vez de llevar a cabo la linealización, esto permite extender la región donde el controlador LQR puede funcionar adecuadamente. Para probar el método propuesto, se realizan simulaciones donde se aplica el control LQR de los sistemas linealizado y equivalente lineal al sistema carro péndulo invertido. Los resultados muestran que el sistema equivalente lineal tiene un mejor índice de desempeño que el sistema linealizado. Palabras Clave: carro péndulo invertido, control óptimo, linealización, LQR. Abstract Optimal control, based in LQR, is a suitable option for obtaining feedback control gains, however, in non-linear dynamic systems its application is limited to a local region. In this work, it is proposed to solve the optimal control problem (based in LQR) using a linear equivalent system. To evaluate the proposed method, the LQR control of the linearized and linear equivalent systems is applied in a simulation environment to a cart inverted pendulum system. The results show that the linear equivalent system has a better performance index than the linearized system. Keywords: cart inverted pendulum, linearization, LQR, optimal control

Método Taguchi para la optimización de parámetros en la simulación numérica del proceso de inyección de plástico

El trabajo plantea el uso de Método Taguchi para la optimización de parámetros en la simulación numérica del proceso de inyección de plástico para reducir el desplazamiento total en el producto. Se identificaron las variables de temperatura de derretimiento, tiempo de enfriamiento, tiempo de llenado, y tiempo de mantención. Se plantea la utilización de diseño de experimentos de Taguchi de tres niveles y cinco factores, que suman un total de 27 iteraciones del experimento. El análisis de señal a ruido determinó que los dos parámetros más influyentes en la disminución de desplazamiento fueron temperatura de derretimiento y tiempo de mantención de presión. Tras el análisis de la varianza y la interpretación de gráficas de señal se plantearon dos experimentos cuyos valores demostraron una mejora de 27 % (5.0349 mm) y 31.43% (4.7485 mm), respectivamente, en comparación a los valores de control (6.9252 mm). Mediante el uso de las herramientas permite. Mediante el uso de Taguchi y SolidWorks plastic se logró disminuir la variación de la deformación y la detección de las principales variables que afectan en el proceso de llenado de la pieza aplicando el método propuesto

Explorando internet de las cosas basado en ESP8266: herramientas y caso de estudio

El presente proyecto se centra en la exploración del internet de las cosas basado en ESP8266 con el desarrollo de una aplicación para dispositivos móviles que integra el control y monitoreo de un alimentador automático de mascotas. El documento presenta un diseño de una estructura física que porte todos los componentes eléctricos y logre realizar una conexión por medio de un servidor, utilizando el protocolo MQTT para mensajería en tiempo con la aplicación desde cualquier parte del mundo utilizando una red Wifi. Mediante una serie de pruebas de los tiempos de respuesta del alimentador después de entrar a la aplicación y presionar el botón y utilizando la misma red en la que está conectado el alimentador. Los tiempos máximos de respuesta en el servomotor fueron de 5 segundos mientras que los tiempos de respuesta para los sensores fueron de 1 segundos