Curso: Control Avanzado.

Profesor: Prof.Ing. Benites Saravia

Alumno:

Caballero García Jair 1113220681 Cancho Puse Erick Eduardo 1113210121 Contreras Letona Luis Ángel 1113220476 Machaca Paitan Pedro Javier 1113210023

ESCUELA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA

2015-A

Laboratorio 2

MODELADO Y CONTROL UTILIZANDO MATLAB CON PLATAFORMA ARDUINO PARA MOTOR DC

I. Objetivos

Diseñar el circuito convertidor de frecuencia a voltaje para la adquisición de datos del motor.

Obtener la función de transferencia del motor dc usando técnicas de identificación de datos de MatLab.

II. Introducción

Para la identificación de la planta se usara 2 herramientas de MatLab, la primera se usa para identificar la planta y la segunda para simular la planta, se detallan de manera amplia a continuación:IDENT Y SIMULINK-MATLABSistema de Identificación Herramientas ofrece funciones de MATLAB, Simulink bloques, y una aplicación para la construcción de modelos matemáticos de sistemas dinámicos a partir de datos de entrada-salida medidos. Te permite crear y utilizar modelos de sistemas dinámicos no fácilmente modelados a partir de primeros principios o especificaciones. Puede utilizar los datos de dominio de tiempo y dominio de la frecuencia de entrada-salida para identificar las funciones de transferencia de tiempo discreto de tiempo continuo y, modelos de procesos y modelos de espacio de estado. La caja de herramientas también proporciona algoritmos para la estimación de parámetros en línea incorporada. La caja de herramientas ofrece las técnicas de identificación, tales como máxima verosimilitud, la minimización de errores de predicción (PEM), y la identificación del sistema subespacio. Para representar la dinámica de sistemas no lineales, se puede estimar modelos Hammerstein-Wiener y modelos no lineales ARX con red wavelet, árbol-partición, y no lineales de red sigmoide. La caja de herramientas se realiza la identificación del sistema de color gris-box para la estimación de parámetros de un modelo definido por el usuario. Usted puede utilizar el modelo identificado para la predicción de la respuesta del sistema y el modelado de la planta en Simulink. La caja de herramientas también es compatible con el modelado de datos de series de tiempo y el pronóstico de series de tiempo.

III. Materiales Motor dc. Arduino.

Conversor de F/V. Fuente de alimentación.

IV. Procedimiento

Diseño del convertidor de frecuencia a voltaje

Comparador La señal senoidal se debe acondicionar para obtener una señal cuadrada mediante un comparador, en este caso se eligió el comparador LM311 el cual nos entrega su señal de salida lógica de 5V.

Convertidor de frecuencia voltajeLa conversión de frecuencia a voltaje está a cargo del KA331, con valores calculados para obtener 5mV por Hz mediante la siguiente relación.

Así la salida del convertidor de frecuencia a voltaje cumple la siguiente: Vm=0.005Fm

El circuito sensor completo de medición de velocidad es:

La relación final para obtener las RPM del motor es la siguiente:

RPM=V m

(0.005 ) (12 )(60 )=1000V m

Donde: RPM son las revoluciones por minuto Vm es el voltaje de salida del convertidor f-V. 0.005 es la constante que relaciona la frecuencia del motor con el voltaje. 12 es el número de pulsos/Rev. 60 son los segundos que tiene un minuto.

Se pide:1. Graficar la forma de onda de la señal de salida del encoder.2. Implementar el circuito de medida de velocidad del motor.3. Graficar la forma de onda de salida del comparador.4. Graficar las salidas del convertidor f/V-tomar varias valores para diferentes

velocidades.

ENTRADA(f) SALIDA(V) Teórico Salida(V) simulado2KHz 2.0238 2.033KHz 3.0357 3.014KHz 4.0476 4.025KHz 5.0595 5.006KHz 6.0714 6.00

Realizando pruebas las pruebas.

Modelamiento matemático del motor

Pasos para obtener la función de transferencia de la planta

1) En el laboratorio número 2 se hizo la adquisición de datos por lo que se debió guardar para su uso en el presente laboratorio. Primero se procede a cargar los datos guardados al workspace.

2) Luego procederemos a abrir el sub-programa ident e importamos los datos del workspace al ident.

3) Luego pasaremos a la selección de rango de trabajo el cual nos dará datos de estimación y datos de validación que se usara para hallar la función de transferencia.

4) Una vez obtenido los datos de estimación y validación se procede a hallar la función de transferencia de la planta, como se sabe del modelamiento matemático del motor podemos apreciar que tiene 0 zeros y 2 polos.

Estimando la función de transferencia obtenemos lo siguiente:

5) Luego exportaremos nuestra función de transferencia al workspace para seguir trabajando.