Da clic aquí por si te perdiste la lección anterior: “Anatomía de los Sistemas de Control PID

En la lección de hoy vamos a desenmascarar a la caja de control PID.

Que es P ? que es I ? que es D ?, como interactuan y las posibilidades que tenemos.

M4

P es el control Proporcional, I es el control Integral y D es el Derivativo, pero y eso de que nos sirve, cuando estamos en campo, cual es el modo de control que vamos a utilizar ?
Control PID quiere decir que utilizaremos los 3 ?
Realmente este es una operación simple. La variable de proceso PV junto con el Setpoint SP son colocado en una operación de sustracción y el resultado es lo que denominamos como “error”. Este “error” es simplemente multiplicado por uno, dos o los tres “Modos de Control”, dependiendo de cual este activado. Después el resultado de multiplicar el “error” por los “Modos de Control” es sumando al final para enviar la salida de control,

Aquí te dejo los “Modos de Control” y la frecuencia de uso:
P – Algunas veces utilizado
PI – Utilizado muy seguido
PID – Algunas veces utilizado
PD – Raramente utilizado, pero puede ser efectivo en control de servomotores.

Ahora vamos a dar un vistazo de como cada acción de control trabaja. Vamos a entender que es lo que hace la P, I y D en nuestro diagrama, y más importante, en nuestro sistema de control.

Vamos a seguir utilizando nuestro ejemplo que vimos en la lección anterior: Conducimos nuestro automóvil por la autopista y queremos mover nuestro auto de un carril a otro.

Que pasa cuando aplicamos unicamente un control proporcional.

Aquí tenemos el diagrama modificado para utilizar unicamente nuestro modo de control proporcional:

M5

En este modo de control donde unicamente utilizamos Proporcional, el controlador simplemente multiplica el error por la ganancia proporcional Kp para obtener la salida del control.
La ganancia proporcional es el valor que ajustamos para obtener nuestro ajuste.
Ya menciona en el ejemplo del conducir el automóvil en la autopista, nuestro ojos sirven de retroalimentación para nuestro proceso. Entonces partamos de ahí:

Piensa entonces que cuando quieres cambiar de carril.
1.- Primeramente realizas un movimiento suave del volante para darle un pequeño angulo a las llantas delanteras de tu auto, este comenzará a moverse al siguiente carril.
Obviamente no vas a esperar hasta que este todo el auto en el carril al cual lo moviste para comenzar a enderezar el volante nuevamente.
Es decir, instintivamente comenzamos a corregir el angulo de las llantas para quedar perfectamente centrados.

Esto que significa para nuestro diagrama de control proporcional ?
Que cada vez que nos acercamos a nuestro objetivo o Setpoint, el error se reduce así como también la acción de control.
Entonces en una acción puramente proporcional, mientras más pequeño el error más pequeña la acción de control.
Ahora solo un punto importante a considerar:
La manera mas segura de cambiar de carril es comenzar lentamente a girar el volante e ir reduciendo mientras nos amos acercando al objetivo, es decir, al siguiente carril.

El problema que podemos encontrar con esta situación es que si queremos cambiar rápidamente de carril y elegimos un angulo muy pequeño al inicio, vamos a tardar mucho en llegar a nuestro objetivo.

Caso contrario si mueves muy rápido el volante, podríamos perder el control del auto y ocasionar un caos.

Es lo mismo con nuestro sistema de control proporcional – una pequeña ganancia Kp es la manera más segura y estable de llegar al SP – pero también la más lenta.

Y demasiada ganancia Kp vuelve al sistema inestable.
El truco aquí es conseguir una ganancia Kp lo suficientemente alta para dar la velocidad de respuesta que necesitamos pero no tanto para hacerlo inestable.

Pero entonces porque los sistema no pueden unicamente tener ganancia proporcional ? Si ya hemos logrado encontrar el valor adecuado a nuestro proceso ?

La respuesta y la mosca en la sopa como dicen en mi rancho son las “Perturbaciones o Distorsiones”

Las perturbaciones en un lazo de control cerrado requieren mas que solo ganancias proporcionales.

Mañana más de esto.

Hasta la próxima
Luis Cruz

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