PID - Gain Scheduling Controller for a Robot Manipulator

This paper presents the implementation of an adaptive PD - Gain Scheduling controller for a six-degree-of-freedom robot manipulator. Uncoupled PD controllers are proposed for each joint where each single manipulator joint is controlled independently of the others. The gain scheduling technique enables the controller to adapt on-line the PD parameters depending on the operation conditions (essentially the robot arm position). The nonlinear dynamic model of the robot arm is then linearized discarding non-linear terms which are considered as model uncertainties, and a continuous adaptation law for the PD controller parameters is proposed. The overall control strategy can be regarded as composed by a non-linear transformation (adaptation law), followed by a linear PD regulator. This simple technique offers promising results with respect to the traditional worst-case PD design.Ministerio de Ciencia y Tecnología TAP98-054

Aplicación de técnicas de control subactuado a un robot de accionamiento directo

Este proyecto se ha realizado sobre una plataforma experimental, creada en la Escuela Superior de Ingeniería de la Universidad de Sevilla, la cual consta de un brazo robóticoarticulado de accionamiento directo con tres grados de libertad. De los tres grados de libertad nombrados tan solo dos de ellos disponían de acción de control. Esta característica pone de maniesto que nos encontramos ante un sistema subactuado, es decir, aquél que dispone de menos acciones de control que grados de libertad. El grado de subactuación se determina hallando la diferencia entre los grados de libertad y las acciones de control, por tanto este sistema tiene un grado de subactuación de uno. El trabajo ha desarrollado los siguientes elementos siguiendo varias etapas: 1. Tanto como para el sistema completo de tres grados de libertad como para un sistema simplificado de dos grados de libertad, se realizó el modelo matemático. El modelo simplificado también contaba con un grado de subactuación igual a uno al bloquearse la primera articulación, la cual disponía de acción de control. 2. Se ha utilizado el modelo simplificado para realizar ensayos experimentales con el fin de identificar y validar el conjunto de parámetros físicos constantes que definen al robot, así como la fricción. Este sistema simplficado con dos grados de libertad y una sola acción de control se conoce como "Pendubot". 3. Una vez este modelo ha quedado completamente determinado, se ha utilizado el mismo para el desarrollo de las técnicas de control subactuado. En nuestro caso, se haelegido un control en dos fases diferenciadas. La primera se denomina Swing Up, (control necesario para llevar las articulaciones del robot a la posición vertical superior inestable), y balancing control (control en las proximidades de la posición vertical superior inestable). Se profundiza con más énfasis en la primera parte. 4. Se ha construído un modelo utilizando Simulink y se ha utilizado el entorno XPCTarget de Matlab como interface robot-ordenador. Se han ejecutado numerosas simulaciones buscando el ajuste óptimo del controlador mediante ensayo-error para conseguir estabilizar el sistema en su posición superior de equilibrio inestable. 5. Por último, se han transferido todos los resultados de simulación a la plataforma experimental con el fin de comprobar las similitudes del modelo y la simulación con el robot real con el que contábamos en el laboratorio. En la comparativa, se pone de manifiesto que el comportamiento real del robot esconde ciertos aspectos desconocidos. Se ha comprobado una significativa variabilidad en los resultados de laboratorio frente a la repetición constante de experimentos con idénticos parámetros de entrada. Con el objetivo de explicar este fenómeno se proponen varias explicaciones que precisarán de un estudio complementario para una completa compresión de los mismos

Control no lineal robusto de una maqueta de helicóptero con rotores de velocidad variable

En este artículo se presenta el diseño de un controlador robusto no lineal para un helicóptero de laboratorio. El equipo se caracteriza por tener los ángulos de ataque de las hélices de los rotores fijos y se controla mediante el cambio de velocidad de los rotores a través de dos motores de accionamiento directo. El sistema resultante es multivariable (de 2 entradas y 4 salidas) altamente no lineal y fuertemente acoplado. La aplicación presentada en este artículo considera el diseño de un sistema de control robusto con rechazo de perturbaciones persistentes, basado en linealización por realimentación y dos controladores con estructura PID diseñados a partir de un controlador LQR con efecto integral añadido. La metodología ha sido satisfactoriamente verificada por medio de resultados experimentales

On singular perturbations of flexible and variable-speed wind turbines

A model for the mechanical dynamics of a wind turbine is developed, which is the composition of three physical mechanisms: flexion, torsion, and rotational dynamics. A first contribution is the identification of the essential physical parameters that provide a time-scale separation of these three mechanisms. Under the assumption of singular perturbations the time-scale separation allows to work with a reduced model of order one. This reduction has been essential for the control of this system allowing to control designers to take into account only the reduced-order model. A second contribution consists in employing a measurement of the fore-aft nacelle acceleration with the reduced model, together with a Kalman filter to estimate the flexible DOFs of the system (tower and average blade deflection). The successful approach is tested on high-order nonlinear aeroelastic simulator (FAST)

Charge demand and renewable generation forecasting with Deep Learning: application to electric vehicle station optimization Abs

[Resumen] Los vehículos eléctricos se están popularizando y son claves para el transporte del futuro debido a su contribución en la reducción de las emisiones de carbono. Uno de los desafíos que plantea la electrificación de la movilidad es el soporte que tendrá que dar la infraestructura actual de red eláctrica a estos vehículos. Un aspecto crucial para resolución de este problema pasa por una gestión y planificación inteligentes del proceso de carga. El uso de técnicas basadas en datos y de aprendizaje automático (Machine Learning) para entender y predecir el comportamiento de carga de vehículos eléctricos y de generación renovable (fotovoltaica) pueden servir para mejorar estos algoritmos de planificación. En este artículo se propone un caso de estudio para evaluar el impacto de las técnicas mencionadas en los algoritmos de planificación dinámica de la demanda de carga. Este algoritmo hace uso de predicciones de la demanda y de la producción fotovoltaica generadas por modelos de redes neuronales. Estos modelos secuenciales han sido entrenados con datos obtenidos de una base de datos pública en el caso de la demanda y de una planta fotovoltaica real en el caso de la producción. En predicción de la demanda, el modelo que ha obtenido mejores resultados ha sido el modelo con redes LSTM con una ventana temporal de 4 días, obteniendo un MAE de 4.41 kW y un RMSE de 4.10 kW sobre los datos de testeo. En la predicción de la generación, el mejor modelo ha resultado ser el modelo de redes CNN+LSTM con una ventana temporal de 1 día, obteniendo un MAE de 55.60 kW y un RMSE de 104.61 kW sobre los datos de testeo.[Abstract] Electric vehicles are becoming increasingly popular and are key to the transport of the future due to their contribution to reducing carbon emissions. One of the key challenges, however, is how the grid infrastructure could provide support to all the electric vehicle charging stations that comes with large-scale EV deployment. The solution to this lies in the utilization of smart scheduling algorithms to manage the growing public charging demand. The use of data-driven techniques and Machine Learning to learn the behaviour of electric vehicle charging and photovoltaic generation can be used to improve these scheduling algorithms. Therefore, in this article, a case study simulator and a smart scheduling algorithm to manage charging demand are proposed. This algorithm makes use of demand and photovoltaic production forecasting generated by neural network models. These sequential models have been trained with data obtained from a public database in the case of demand and from a real PV plant in the case of production. In demand forecasting, the model that obtained the best results was the model with LSTM networks with window size of 4 days, obtaining an MAE of 4.41 kW and an RMSE of 4.10 kW on the test data. In generation forecasting, the best model was the CNN+LSTM networks model with a window size of 1 day, obtaining an MAE of 55.60 kW and an RMSE of 104.61 kW on the test data.Ministerio de Ciencia e Innovación; TED2021-131604B-I00Ministerio de Ciencia e Innovación; PID2020-115561RB-C3

Experiencias en el aula: segundo encuentro de prácticas pedagógicas innovadoras

Experiencias de profesores en su quehacer en los distintos ambientes de aprendizaje presenciales y a distancia.La segunda entrega de Experiencias en el aula es una publicación anual que recoge las ponencias ganadoras presentadas en el Segundo Encuentro de Prácticas Pedagógicas Innovadoras, organizado por el Centro de Excelencia Docente aeiou, de la Vicerrectoría General Académica de la Corporación Universitaria Minuto de Dios – UNIMINUTO Todas las ponencias publicadas en la segunda entrega de Experiencias en el aula fueron seleccionadas por evaluadores externos durante la convocatoria al Segundo Encuentro de Prácticas Pedagógicas Innovadoras en el que fueron presentadas; este evento, organizado por el Centro de Excelencia Docente aeiou, y la Vicerrectoría General Académica de la Corporación Universitaria Minuto de Dios- UNIMINUTO, tuvo lugar los días 9 y 10 de octubre de 2017

Control óptimo y robusto H∞ de sistemas no lineales aplicaciones a sistemas electromecánicos

La teoría de control automático ha experimentado un notable desarrollo en los últimos tiempos especialmente en el campo de los sistemas no lineales. Son aportaciones relativamente recientes los paradigmas de control basados en pasividad, teoría de sistem

Una Aplicación del método de Zubov para control de Robots Manipuladores

Este artículo presenta una metodología para el diseño de un control no lineal de robots manipuladores basada en los principios de diseño no lineal de Zubov. En particular, la estrategia de control propuesta consiste en regular el ratio de disipación energética del robot a lazo cerrado, ajustándola a una determinada dinámica estable deseada. Para ello se formulan las ecuaciones mecánicas del robot en un marco apropiado y se propone una forma cerrada para la función de Lyapunov solución de la ecuación de Zubov del sistema. De este modo es posible obtener una expresión explícita para la ley de control del sistema. Para ejemplificar el desempeño del control propuesto, se presentan resultados de simulación sobre un robot plano de dos grados de libertad.Ministerio de Ciencia y Tecnología DPI2001- 2424-C02-0

Nonlinear H∞ Measurement Feedback Control of Euler-Lagrange Systems

This paper considers the problem of designing explicit measurement feedback H∞ control laws for a class of Euler-Lagrange systems. For these systems the joint positions are assumed as outputs of the system, while velocity measures are to be estimated from an observer+controller structure. The main contribution of this work lies in the explicit formulation of the dynamic structure of a joined observer+controller that guarantees local asymptotic stability as well as attenuation of disturbances according to an H∞ framework. In order to illustrate this methodology experimental results are shown on a 2 dof gyrostabilized platform

Improving the Performance of Orbitally-Stabilizing Controls for the Furuta Pendulum

IFAC WORKSHOP (2.2003.SEVILLA)This paper presents an approach to compute suboptimal nonlinear H∞ controls for orbital stabilization of a certain class of underactuated systems. The control objective is to locally asymptotically stabilize the system around a predefined target orbit with a certain degree of L2-Gain disturbance attenuation. Additionally, to solve the Hamilton-Jacobi-Bellman equation (HJBE) arising in the nonlinear H∞ framework, an approximate solution is provided, based on a Galerkin-like approximation scheme. In particular, the methodology is applied to the well-known Furuta Pendulum system and simulation results are shownMinisterio de Ciencia y Tecnología DPI2001-2424-C02-0