Controlador pid para motor dc

Controlador pid para motor dc

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Controlador pid para motor de corriente continua en matlab

donde es el voltaje aplicado a la armadura, es la contrafunción, es la constante del motor, es la constante de la contrafunción, es la inercia del rotor, es el amortiguamiento viscoso, es el par desarrollado del motor, es el par entregado a la carga, es el par de perturbación (lo despreciamos), es la resistencia de la armadura, es la inductancia de la armadura, es la corriente de la armadura, y es el plano s.Figura 1 Diagrama de bloques del motor de corriente continua.Utilizando (1) la función de transferencia del motor de corriente continua es

donde factor de peso de inercia, es el mejor local, es el mejor global, es la velocidad de la partícula, es la posición de la partícula, es la inteligencia individual, y es la inteligencia colectiva.4.3. Recocido Simulado (SA) Recocido simulado (SA)El recocido simulado se inspiró originalmente en el proceso de formación de cristales cuando los sólidos se enfrían desde alguna temperatura elevada [21]. Cuanto más lento es el enfriamiento, más perfecto es el cristal que se forma. En el proceso de enfriamiento, en última instancia se converge hacia un estado energético mínimo y estable. El movimiento del sistema hacia la estabilidad es aleatorio, pero la probabilidad de permanecer en cualquier configuración particular depende directamente de la energía del sistema y de su temperatura. Dicha probabilidad viene dada por la siguiente relación de Gibbs:

Controlador pid para el motor de corriente continua de arduino

El enfoque de optimización metaheurística se ha convertido en el nuevo marco para la síntesis de control. Los principales objetivos del diseño de control son el seguimiento de la orden (entrada) y la regulación de la carga (perturbación). Este artículo propone un diseño óptimo de controlador proporcional-integral-derivativo (PID) para el sistema de control de velocidad del motor de CC con seguimiento y regulación de optimización restringida mediante el uso de la búsqueda de cuco (CS), una de las técnicas de optimización metaheurística basada en la población más eficiente. El error cuadrado de la suma entre la entrada de referencia y la salida controlada se establece como la función objetivo a minimizar. El tiempo de subida, el rebasamiento máximo, el tiempo de asentamiento y el error de estado estacionario se establecen como restricciones de desigualdad para el seguimiento, mientras que el tiempo de regulación y el rebasamiento máximo de la regulación de carga se establecen como restricciones de desigualdad para la regulación. Los resultados obtenidos por el CS se compararán con los obtenidos por el método de diseño convencional denominado reglas de ajuste Ziegler-Nichols (Z-N). A partir de los resultados de la simulación, se encontró que el Z-N proporciona un controlador PID poco práctico con ganancias muy altas, mientras que el CS proporciona un controlador PID óptimo para el sistema de control de velocidad del motor de CC que satisface las restricciones de seguimiento y regulación preestablecidas. Además, los resultados de la simulación se confirman con los experimentales del sistema de control de velocidad del motor de CC desarrollado con tecnología analógica.

Controlador pid para la velocidad y posición del motor

donde es la tensión aplicada al inducido, es la contrafunción, es la constante del motor, es la constante de la contrafunción, es la inercia del rotor, es el amortiguamiento viscoso, es el par desarrollado del motor, es el par entregado a la carga, es el par de perturbación (lo despreciamos), es la resistencia del inducido, es la inductancia del inducido, es la corriente del inducido, y es el plano s.Figura 1 Diagrama de bloques del motor de CC.Utilizando (1) la función de transferencia del motor de CC es

donde factor de peso de inercia, es el mejor local, es el mejor global, es la velocidad de la partícula, es la posición de la partícula, es la inteligencia individual, y es la inteligencia colectiva.4.3. Recocido Simulado (SA) Recocido simulado (SA)El recocido simulado se inspiró originalmente en el proceso de formación de cristales cuando los sólidos se enfrían desde alguna temperatura elevada [21]. Cuanto más lento es el enfriamiento, más perfecto es el cristal que se forma. En el proceso de enfriamiento, en última instancia se converge hacia un estado energético mínimo y estable. El movimiento del sistema hacia la estabilidad es aleatorio, pero la probabilidad de permanecer en cualquier configuración particular depende directamente de la energía del sistema y de su temperatura. Dicha probabilidad viene dada por la siguiente relación de Gibbs:

Control de la velocidad del motor de corriente continua mediante un controlador pid en matlab simulink

donde es el voltaje aplicado a la armadura, es la contrafunción, es la constante del motor, es la constante de la contrafunción, es la inercia del rotor, es el amortiguamiento viscoso, es el par desarrollado del motor, es el par entregado a la carga, es el par de perturbación (lo despreciamos), es la resistencia de la armadura, es la inductancia de la armadura, es la corriente de la armadura, y es el plano s.Figura 1 Diagrama de bloques del motor de corriente continua.Utilizando (1) la función de transferencia del motor de corriente continua es

donde factor de peso de inercia, es el mejor local, es el mejor global, es la velocidad de la partícula, es la posición de la partícula, es la inteligencia individual, y es la inteligencia colectiva.4.3. Recocido Simulado (SA) Recocido simulado (SA)El recocido simulado se inspiró originalmente en el proceso de formación de cristales cuando los sólidos se enfrían desde alguna temperatura elevada [21]. Cuanto más lento es el enfriamiento, más perfecto es el cristal que se forma. En el proceso de enfriamiento, en última instancia se converge hacia un estado energético mínimo y estable. El movimiento del sistema hacia la estabilidad es aleatorio, pero la probabilidad de permanecer en cualquier configuración particular depende directamente de la energía del sistema y de su temperatura. Dicha probabilidad viene dada por la siguiente relación de Gibbs:

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