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Design a PI compensator to yield a steady-state error equal to zero -Control System

Given the system of Figure 2, operating with a damping ratio of 0.174, show that the addition of the ideal integralcompensator shown in Figure 2 reduces the steady-state error to zero for a step input without appreciably affecting transient response. The compensating network is chosen with a pole at the origin to increase the system type and a zero at -0:1, close to the compensator pole, so that the angular contribution of the compensator evaluated at the original, dominant, second-order poles is approximately zero.Thus, the original, dominant, second-order  closed-loop poles are still approximately on the new root locus.

 

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Diseño de un compensador PI para lograr un error en estado estable igual a cero

Dado el sistema de la Figura 1, que funciona con una relación de amortiguamiento de 0.174, se muestra que la adición del compensador integral ideal que se muestra en la figura 2 reduce el error de estado estable a cero para una entrada por pasos sin afectar apreciablemente la respuesta transitoria. La red de compensación se elige con un polo en el origen para aumentar el tipo de sistema y un cero en -0: 1, cerca del polo del compensador, de modo que la contribución angular del compensador evaluada en los polos original, dominante, de segundo orden es aproximadamente cero. Por lo tanto, los polos de bucle cerrado originales, dominantes y de segundo orden aún se encuentran aproximadamente en el nuevo locus raíz.

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Análisis de sistemas de control, Lugar geométrico de las raíces, PID

Diseño del error en estado estable de un sistema de control vía LGR – Compensación en Cascada

Analizamos dos vías para mejorar el error en estado estable de un sistema de control con realimentación, utilizando la compensación en cascada. Un objetivo fundamental de este diseño es mejorar el error en estado estable sin modificar significativamente la respuesta transitoria.

Mejorar el desempeño de la Respuesta Transitoria

Hemos visto antes que, al establecer la ganancia en un valor particular en el lugar geométrico de las raíces, se determina una respuesta transitoria específica, dictada por los polos en ese punto del lugar geométrico. Esto quiere decir que al diseñar una respuesta transitoria estamos limitados a aquellas respuestas que existen a lo largo del lugar geométrico de las raíces. (Ver El lugar geométrico de las raíces con Matlab).

Desafortunadamente, la mayor parte del tiempo los requerimientos de diseño y, en especial, las especificaciones de sobrepaso y tiempo de repuesta para el diseño de sistemas de control, excede las posibilidades del LGR actual. ¿Qué podemos hacer entonces?

En lugar de cambiar el sistema existente, aumentamos o compensamos el sistema con polos y ceros adicionales, de modo que el sistema compensado tenga un LGR que pase por la ubicación deseada del polo para obtener algún valor de ganancia. Una de las ventajas de compensar un sistema de esta manera es que se pueden agregar polos y ceros adicionales en el extremo de baja potencia del sistema, justo antes de la planta. Debemos evaluar la respuesta transitoria a través de la simulación una vez que el diseño esté completo para asegurarnos de que se cumplan los requerimientos exigidos.

Principalmente, existen dos configuraciones de compensación utilizadas en el diseño de sistemas de control: compensación en cascada y compensación por retroalimentación. Estos métodos se modelan en la Figura 1 y la Figura 2:

Figura 1. Compensación en cascada de un sistema de control.

Con la compensación en cascada, la red de compensación, G1(s), se coloca en la zona de baja potencia, justo delante y en cascada con la planta G3(s), o delante del controlador original G2(s) de la planta, como se puede ver en la Figura 1.

Figura 2. Compensación en realimentación de un sistema de control.

Con la compensación de realimentación (feedback compensator), el compensador, H1(s), se coloca en la ruta de realimentación, Figura 2.

Ambos métodos cambian los polos y ceros a lazo abierto, creando así un nuevo LGR a lazo cerrado, que atraviesa la ubicación requerida por las especificaciones de diseño.

Compensación en Cascada - Controlador PI 

El error en estado estable de un sistema de control puede ser mejorado directamente, colocando un polo en el origen en el camino de transferencia directa (an open-loop pole at the origin), debido a que esto eleva el número de tipo del sistema. Pero generalmente interesa lograr esta reducción sin modificar la respuesta transitoria de dicho sistema.

Por ejemplo, un sistema de tipo 0, que responde a una entrada escalón unitario con un error finito, al ser elevado a sistema tipo 1, responderá a la misma entrada con un error en estado estable igual a cero.

Sin embargo, si añadimos un polo en el origen para incrementar el valor del tipo de sistema, de cero a uno por ejemplo, la contribución angular de los polos a lazo abierto en un punto hipotético A no será de 180, y así el punto A no estará en el LGR (no intercepta el LGR)  del sistema compensado (es decir, se modificará notablemente la respuesta transitoria del sistema), como se puede observar en las Figuras 3.a y 3.b:

Figura 3.

Para resolver este problema, además de añadir el polo en el origen, también añadimos un zero cercano a ese polo en el origen, como se puede observar el la Figura 4:

Figura 4.

Ahora, la contribución angular de los polos y zeros a lazo abierto del punto hipotético A vuelve a ser 180 debido a que la contribución angular del compensador zero se cancela con la compensación angular del compensador polo. Es decir, el punto A vuelve a estar en el LGR del sistema compensado. De esta manera mejoramos el error en estado estable sin modificar la respuesta transitoria del sistema.

Un compensador con un polo en el origen y un zero cerca de dicho polo en el origen, es conocido como  Compensador Ideal Integral (Ideal Integral Compensator), o Proportional-Plus-Integral, mejor conocido como  Controlador PI, cuya función de transferencia Gc(s)  es de la forma:

El siguiente ejemplo nos permitirá descubrir como trabaja un Controlador PI.

Para el sistema de control de la Figura 5, se requiere reducir el error en estado estacionario a cero, mediante un controlador PI, manteniendo un factor de amortiguamiento ξ=0.173. La función de transferencia de la planta es G(s) y su controlador original está representado por la ganancia k:

Figura 5.

El primer paso es evaluar el sistema antes de la compensación, y luego determinar la ubicación de los polos dominantes de segundo orden para el factor de amortiguamiento requerido por el enunciado de diseño.

El Lugar Geométrico de las Raíces del sistema sin compensar, se muestra en la Figura 6:

>> sgrid(z,0)
>> s=tf(‘s’);
>> G=1/((s+1)*(s+2)*(s+10));
>> rlocus(G);

Figura 6.

Utilizando la línea de amortiguamiento con valor de aportada por Matlab, podemos encontrar el punto de intersección entre el LGR del sistema y ξ=0.173como podemos observar en la Figura 7:

>> z=0.173;
>> sgrid(z,0)

Figura 7.

La intersección de la Figura 7 nos muestra que ajustando la ganancia k=165 del sistema original, obtenemos un factor de amortiguamiento ξ=0.173. Vemos también en la Figura 5 que los polos dominantes s1 y s2 de segundo orden del sistema a lazo cerrado, antes de la compensación son:

Ahora buscamos el tercer polo del LGR que requiere el sistema para cumplir con el requerimiento de diseño. Al desplazarnos por el LGR en la Figura 8 hasta alcanzar la ganancia k=165, podemos observar que el tercer polo s3 del sistema a lazo cerrado, está ubicado en:

Figura 8.

Con la ganancia k=165 procedemos a calcular el error en estado estable e1(∞) para una entrada escalón, antes de la compensación:

Donde kp1 es la constante de posición antes de la compensación y se calcula mediante la siguiente fórmula:

Dónde kG(s) es la función de transferencia directa del sistema con el ajuste de ganancia, antes de la compensación, tal como lo muestra la Figura 5. Por tanto:

Añadimos un compensador PI en cascada al sistema, como se muestra en la Figura 9:

Figura 9.

Aquí, hemos hecho coincidir la constante de ganancia del compensador con la constante de ganancia original, es decir, k=ki. La constante a está determinada por la posición de decidamos otorgar al zero del compensador. Debido a que es ideal colocar este zero muy cerca del polo en el origen, seleccionamos el punto sobre el eje real s=-0.1 para ubicar el zero del compensador, es decir  a=0.1. El LGR del sistema así compensado se muestra en la Figura 10:

>> G=(s+0.1)/(s*(s+1)*(s+2)*(s+10));
>> rlocus(G);

Figura 10.

En vista de que queremos mantener inalterada en lo posible la respuesta transitoria, en la Figura 11 trazamos la línea de amortiguamiento en el LGR y buscamos nuevamente el punto de intersección entre ξ=0.173  y las líneas del LGR:

>> z=0.173;
>> sgrid(z,0);

Figura 11.

La Figura 11 nos muestra que ajustando la ganancia k=159 del sistema compensado, obtenemos un factor de amortiguamiento ξ=0.173. Vemos también que los polos dominantes s1 y s2 de segundo orden del sistema a lazo cerrado, después de la compensación son:

Para ubicar el tercer polo a lazo cerrado del LGR que requiere el sistema para cumplir con el requerimiento de diseño, aprovechamos la misma Figura 11 y ajustamos la ganancia en la rama del tercer polo hasta alcanzar k=159, así obtenemos que:

Estos resultados muestran que aproximadamente se han conservado los valores de los 3 polos antes y después de la compensación PI, lo que indica una respuesta transitoria semejante luego de corregir el error en estado estable de 0.108 a 0, como se demuestra a continuación.

La función de transferencia directa G2(s)  de nuestro sistema después de la compensación es:

Calculamos nuevamente el error en estado estable e2(∞) para una entrada escalón, después de la compensación:

En consecuencia:

La Figura 12 compara la respuesta al escalón unitario del sistema  lazo cerrado antes y después de la compensación PI:

>> G1=165/((s+1)*(s+2)*(s+10));
>> sys_antes=feedback(G1,1);
>> G2=(159*(s+0.1))/(s*(s+1)*(s+2)*(s+10));
>> sys_despues=feedback(G2,1);
>> step(G1,G2)

Figura 12.

La Figura 12 demuestra que mediante la compensación PI hemos logrado mejorar el error en estado estable sin modificar considerablemente la respuesta transitoria del sistema original.

Compensación en Cascada - Lag Compensation

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Fuente:

  1. Control Systems Engineering, Nise

Prof. Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer

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Control System Analysis, PID Control

Design via Root Locus – Improving Steady-state error via Cascade Compensation

We discuss two ways to improve the steady-state error of a feedback control system using cascade compensation. One objective of this design is to improve the steady-state error without appreciably affecting the transient response.

Improving Transient Response - Compensation

We have seen before that setting the gain at a particular value on the root locus yields the transient response dictated by the poles at that point on the root locus. Thus, we are limited to those responses that exist along the root locus. (See Sketching Root Locus with Matlab – Control Systems)

Unfortunately, most of the time the overshoot specification for designing control systems exceed the posibilities of the current root locus. What can we do then?

Rather than change the existing system, we augment, or compensate, the system with additional poles and zeros, so that the compensated system has a root locus that goes through the desired pole location for some value of gain. One of the advantages of compensating a system in this way is that additional poles and zeros can be added at the low-power end of the system before the plant. We should evaluate the transient response through simulation after the design is complete to be sure the requirements have been met.

There are two configurations of compensation mostly used in control systems design: cascade compensation and feedback compensation. These methods are modeled in Figure 1 and Figure 2:

Figure 1. Cascade Compensation of a control system.

With cascade compensation, the compensating network, G1(s), is placed at the low-power end of the forward path in cascade with the plant, Figure 1.

Figure 2. Feedback Compensation of a control system.

With feedback compensation, the compensator, H1(s), is placed in the feedback path, Figure 2.

Both methods change the open-loop poles and zeros, thereby creating a new root locus that goes through the desired closed-loop pole location.

Cascade Compensation - PI Controller

Steady-state error can be improved by placing an open-loop pole at the origin,
because this increases the system type by one. For example, a Type 0 system
responding to a step input with a finite error, will responds with zero error if the system
type is increased by one. But, we want to do this without affecting the transient response.

However, if we add a pole at the origin to increase the system type, the angular contribution of the open-loop poles at hypothetical point A is no longer 180, and the root locus no longer goes through point A, as shown in Figure 3.a and 3.b:

Figure 3.

To solve the problem, we also add a zero close to the pole at the origin, as shown
in Figure 4:

Figure 4.

Now the angular contribution of the compensator zero and compensator pole cancel out, point A is still on the root locus, and the system type has been increased. That is how we can improve the steady-state error without affecting the transient response.

A compensator with a pole at the origin and a zero close to the pole is called an ideal integral compensator, or Proportional-plus-Integral PI compensator, which transfer function Gc(s)  is:

Next example allows to find how PI compensation works.

For control system of Figure 5, it is required to reduce steady-state error to zero, through a PI controller, keeping damping at ξ=0.173. The plant transfer function is G(s) and its original controller is represented by the gain k:

Figure 5.

The first step is to evaluate the system before the compensation, then to find the location of the two closed-loop second-order dominant poles  in order to get the damping requiered by the design specifications.

Figure 6 shows the Root-Locus of the system before compensation:

>> sgrid(z,0)
>> s=tf(‘s’);
>> G=1/((s+1)*(s+2)*(s+10));
>> rlocus(G);

Figure 6.

Using the damping line in Matlab, we can find the intersection point between the root-locus and the value ξ=0.173as we can see in Figure 7:

>> z=0.173;
>> sgrid(z,0)

Figure 7.

The intersection of Figure 7 shows us that adjusting the gain to k=165 of the original controller, we obtain the damping requiered: ξ=0.173. We also see in Figure 7 that the closed-loop second-order dominant poles s1 and s2, before compensation are:

Now we look for the third pole in the root locus. In Figure 8 we must set the same gain k=165 at the third pole line, in consequence s3 is located at:

Figure 8.

With k=165 we calculate the steady-state error e1(∞) for a step input, before compensation:

Where kp1 the position constant before compensation:

Where kG(s) is the system forward transfer function multiplied by the adjusted gain, before compensation, as in Figure 5. Therefore:

We add a PI controller in cascade into the system, as in Figure 9:

Figure 9.

Here, we have matched the gain constant of the compensator with the original gain constant, that is to say k=ki. The constant a is determined by the location of compensator zero, wich must be near the compensator pole. That is why we set the compensator zero at s=-0.1 , that is to say  a=0.1. The root locus of this compensated system is in Figure 10:

>> G=(s+0.1)/(s*(s+1)*(s+2)*(s+10));
>> rlocus(G);

Figure 10.

In view of the fact that we want to maintain the transient response as unchanged as possible, in Figure 11 we draw the damping line in the root locus and search for the point of intersection between the lines of the root locus and ξ=0.173:

>> z=0.173;
>> sgrid(z,0);

Figure 11.

Adjusting the gain to k=159 in Figure 11, we obtain the damping ξ=0.173. We see that closed-loop second-order dominant poles s1 and s2, after compensation, are:

Looking for the third pole in the root locus,  we must set the gain k=159 at the third pole line. After that, s3 is located at:

These results show that approximately the values ​​of the 3 poles before and after the PI compensation have been conserved, indicating a similar transient response after correcting the error in steady state from 0.108 to 0, as shwon later.

The forward transfer function G2(s)  of the system after compensation is:

One more time, we calculate steady-state error e2(∞) for a step input, after compensation:

In consequence:

Figure 12 compares the step response of the closed-loop system  before and after compensatio PI:

>> G1=165/((s+1)*(s+2)*(s+10));
>> sys_antes=feedback(G1,1);
>> G2=(159*(s+0.1))/(s*(s+1)*(s+2)*(s+10));
>> sys_despues=feedback(G2,1);
>> step(G1,G2)

Figure 12.

Figure 12 shows that through PI compensation we have managed to improve the steady-state error without considerably modifying the transient response of the original system.

Compensación en Cascada - Lag Compensation

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Source :

  1. Control Systems Engineering, Nise

Written by Prof. Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer

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Análisis de sistemas de control, Lugar geométrico de las raíces, PID

Diseño de un compensador PD para alcanzar un sobrepaso de 16% – Sistema de control

Dado el sistema de la Figura 1, diseñar un controlador PD que genere un 16% de sobrepaso, y un tiempo de establecimiento que sea 1/3 del sistema sin compensar.

Figura 1.

Primero, vamos a evaluar el desempeño del sistema sin compensar. El Lugar Geométrico de la Raíz del sistema sin compensar se muestra en la Figura 2:

>> s=tf(‘s’);
>> G=1/(s*(s+4)*(s+6));

Figura 2.

Ya que un sobrepaso de 16% es equivalente a un coeficiente de amortiguamiento ξ=0.504, buscamos a lo largo de la línea de amortiguamiento aquel punto que coincida con esta condición en la Figura 3:

>> z=0.504;
>> sgrid(z,0);

Figura 3.

De acuerdo con la Figura 3, ajustando la ganancia a k=43.4 obtenemos ξ=0.504, un sobrepaso de 16% , y una frecuencia natural ω=2.39 rad/s. 

Basándonos en una aproximación de segundo orden, podemos utilizar el criterio del 2%, y podemos calcular el tiempo de establecimiento Ts1 antes de la compensación, en función de la frecuencia natural ω  y el factor de amortiguamiento ξ mediante la siguiente fórmula:

Sustituyendo los valores aportados por la simulación de la Figura 3 en la ecuación (1) obtenemos que:

Por otra parte, el valor del producto ω*ξ =1.2045 coincide con la parte real σ de los polos dominantes a lazo cerrado, lo que podemos constatar en la simulación de la Figura 3 ó mediante el siguiente comando en Matlab, tomando en cuenta que la función de transferencia directa es ahora G1:

>> G1=43.4/(s*(s+4)*(s+6));
>> sys_antes=feedback(G1,1)

>> damp(sys_antes)

El requerimiento de diseño, además de alcanzar un sobrepaso de 16%, es lograr una reducción del tiempo de establecimiento hasta 1/3 del original. Entonces, el tiempo de establecimiento Ts2 después de la compensación será:

Utilizando nuevamente la ecuación (1) en combinación con el resultado anterior, podemos saber que el valor del producto ω*ξ  después de la compensación debería ser:

Es decir, la parte real de los polos dominantes a lazo cerrado después de la compensación es σ=3.6137. Para hallar la parte imaginaria wd de dichos polos, nos valemos del triángulo formado por ambas partes en el LGR de la Figura 4:

Figura 4.

Es decir, después de la compensación, para lograr las condiciones solicitadas, deseamos como polo dominante de segundo orden, aquel localizado en  p=-3.6137+j6.1940.

Pero no debemos olvidar que se trata de una aproximación a un sistema de segundo orden, por lo que debemos utilizar el punto p como referencia.

La compensación PD consiste en añadir un controlador en cascada cuya función de transferencia Gc(s) es:

Controlador que podemos implementar mediante la siguiente configuración:

Figura 5.

El próximo paso entonces es diseñar la localización del zero zc utilizando el punto como referencia, y luego ver a que valores equivalen las ganancias k1 y k2.

Se deben sumar todos los ángulos aportados al diseño: el de los polos y zeros a lazo abierto antes de la compensación y el del punto de prueba p. El resultado es -275.6. La diferencia entre este resultado y 180 será la contribución requerida para el zero zc. Por lo tanto, la contribución angular requerida para el compensador zc es:

La geometría se muestra en la Figura 6, de donde podemos obtener la parte real zc para el compensador PD requerido mediante la siguiente fórmula:

Figura 6.

De donde:

Analizamos el LGR del sistema compensado en la Figura 7, tomando en cuenta que ahora la función de transferencia directa es G2:

>> G2=(s+3.006)/(s*(s+4)*(s+6));
>> rlocus(G2)

Figura 7.

De acuerdo con la Figura 8, ajustando la ganancia a k=47.4 (arrastrando el ratón con click derecho sobre el LGR) mantenemos ξ=0.504, un sobrepaso de 16% ,  el polo dominante de segundo orden deseado en s=-3.6137+j6.1940, a una frecuencia natural ω=7.17 rad/s.

>> z=0.504;
>> sgrid(z,0);

Figura 8.

Con estos datos, analizamos el valor del tiempo de establecimiento Ts2 después de la compensación:

Lo que muestra que se ha cumplido con el objetivo. Mediante la Figura 9 podemos comparar la respuesta al escalón unitario del sistema a lazo cerrado antes y después de la compensación:

>> G=43.4/(s*(s+4)*(s+6));
>> G3=(47.4*(s+3.006))/(s*(s+4)*(s+6));
>> sys_antes=feedback(G,1);
>> sys_despues=feedback(G3,1);
>> step(sys_antes,sys_despues)

Figura 9.

La respuesta mostrada en la Figura 9 permite evidenciar una considerable mejora en el tiempo de establecimiento y en general, la compensación permite contar con un sistema más rápido con un sobresalto que no varía mucho. Antes de la compensación, el tiempo de establecimiento a lazo cerrado es de  Ts=3.4712 s. Luego de la compensación, a lazo cerrado obtenemos un Ts=1.1527 s.

Un proceso de diseño alternativo en Matlab

Utilice MATLAB y su “Control System Toobox“, y los siguientes pasos y comandos para desarrollar el diseño del pasado ejemplo, por medio de SISOTOOL:

  1. Escriba sisotool en el MATLAB Command Window.
  2. Seleccione Import en el File menu de SISO Design para SISO Design Task Window.
  3. En Data field para G, escriba zpk([],[0,-4,-6],1) y apriete ENTER. Click OK.
  4. En el Edit menu elija SISO Tool Preferences . . . y seleccione Zero/pole/gain: en el Options tab. Click OK.
  5. Right-click en el espacio en blanco del LGR  y seleccione Design Requirements/New . . .
  6. Sellecione Percent overshoot y escriba 16. Click OK.
  7. Right-click en el espacio en blanco del LGR  y seleccione Design Requirements/New . . .
  8. Elija Settling time y click OK.
  9. Arrastre la linea vertical de settling time hasta interceptar el LGR con la linea radial equivalente a 16% de overshoot.
  10. Lea el settling time en la parte inferior de la ventana.
  11. Arrastre la linea vertical de settling time hasta el tiempo equivalente al 1/3 del valor determinado en el paso 9.
  12. Click en red zero icon en la barra del menú. Coloque el zero en el eje real del LGR con un clicking-again en el eje real.
  13. Left-click en el eje real zero y arrastrelo a lo largo del eje real hasta que el LGR intercepte el settling time y la linea del percent overshoot .
  14. Arrastre un cuadro rojo a lo largo del LGR hasta que el cuadro esté en intersección con la línea de settling time, y la línea de percent overshoot.
  15. Click el Compensator Editor tab de la ventana de Control and Estimation Tools Manager para ver los valores del compensador que arroja el sistema como resulatdo del diseño, incluyendo el valor de la ganancia.

Fuente:

  1. Control Systems Engineering, Nise

 

Escrito por: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

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Design a PD compensator to yield a 16% overshoot – Control system

Given the system of Figure 1, design a PD compensator to yield a 16% overshoot, with a threefold reduction in settling time (one-third of the uncompensated system’s settling time).

Figure 1

Let us first evaluate the performance of the uncompensated system. The root locus for the uncompensated system is shown in Figure 2:

>> s=tf(‘s’);
>> G=1/(s*(s+4)*(s+6));

Figure 2

Since 16% overshoot is equivalent to ξ=0.504, we search along that damping ratio line in Figure 3:

>> z=0.504;
>> sgrid(z,0);

Figure 3

According to Figure 3, adjusting the gain to k=43.4 we get ξ=0.504 and a natural frequency ω=2.39 rad/s. 

Based upon a second-order approximation, we can use the 2% criteria and calculate the settling-time Ts1 before the compensation, as a function of the naural frequency ω  and the damping ξ, by means of the following equation:

Simulation of Figure 3 generates the necessary values for equation (1), so that:

In the other hand, the value of the factor ω*ξ =1.2045 matches the real part σ  of closed-loop second-order dominant poles, as we can see in Figure 3 or by the following command in Matlab, taking into consideration that the straight-forward transfer function is now G1:

>> G1=43.4/(s*(s+4)*(s+6));
>> sys_antes=feedback(G1,1)

>> damp(sys_antes)

The desig requirements ask for an 16% overshoot and a reduction of the settling-time of 1/3 after compensation. So, the settling-time Ts2 after compensation is:

Using equation (1) we can know the value of the factor ω*ξ  after compensation:

That is to say, the real part of second-order dominant poles after compensation is σ=3.6137. To find the imaginary part wd we use the root-locus of  Figure 4:

Figure 4.

Consequently, after compensation the second-order dominant poles must be located at   p=-3.6137+j6.1940.

Now, to evaluate the whole system we will use point p as a test point.

PD compensation consists of a cascaded controller with a Gc(s) transfer funcion that is:

The configuration of such a controller is:

Figure 5.

Next step is to design the location of Zero zc using the test point and finding the equivalent values for k1 and k2.

The result is the sum of the angles to the design point of all the poles and zeros of the compensated system except for those of the compensator zero itself. The difference between the result obtained and 180 is the angular contribution required of the compensator zc es:

The geometry is shown in Figura 6, where we can get the real part of zc by means of the following formula:

Figure 6.

From where:

Now, we study the root-locus of Figure 7, where the forward-path transfer function is G2:

>> G2=(s+3.006)/(s*(s+4)*(s+6));
>> rlocus(G2)

Figure 7.

According to Figure 8, adjusting the gain k=47.4 we keep ξ=0.504, an overshoot 16%,  the second-order dominant pole s=-3.6137+j6.1940, at a natural frequency ω=7.17 rad/s.

>> z=0.504;
>> sgrid(z,0);

Figure 8.

With this new data, we evaluate the settling-time Ts2 after compensation:

It shows that we have achieved the design goal. Figure 9 compares the response of the closed-loop system to an step input before and after  PD compensation:

>> G=43.4/(s*(s+4)*(s+6));
>> G3=(47.4*(s+3.006))/(s*(s+4)*(s+6));
>> sys_before=feedback(G,1);
>> sys_after=feedback(G3,1);
>> step(sys_before,sys_after)

Figure 9.

The response of Figure 9 shows a considerable improvement in the settling-time and, in general, the compensation allows a faster system with an overshoot that does not vary much. Before compensation,  Ts=3.4712 s. After compensation, Ts=1.1527 s.

An alternative design process in Matlab

Use MATLAB, the Control System Toobox, and the following steps to use SISOTOOL to perform the design of last Example.

  1. Type sisotool in the MATLAB Command Window.
  2. Select Import in the File menu of the SISO Design for SISO Design Task Window.
  3. In the Data field for G, type zpk([],[0,-4,-6],1) and hit ENTER on the keyboard. Click OK.
  4. On the Edit menu choose SISO Tool Preferences . . . and select Zero/pole/gain: under the Options tab. Click OK.
  5. Right-click on the root locus white space and choose Design Requirements/New . . .
  6. Choose Percent overshoot and type in 16. Click OK.
  7. Right-click on the root locus white space and choose Design Requirements/New . . .
  8. Choose Settling time and click OK.
  9. Drag the settling time vertical line to the intersection of the root locus and 16%
    overshoot radial line.
  10. Read the settling time at the bottom of the window.
  11. Drag the settling time vertical line to a settling time that is 1/3 of the value
    found in Step 9.
  12. Click on a red zero icon in the menu bar. Place the zero on the root locus real axis by clicking again on the real axis.
  13. Left-click on the real-axis zero and drag it along the real axis until the root locus intersects the settling time and percent overshoot lines.
  14. Drag a red square along the root locus until it is at the intersection of the root locus,
    settling time line, and the percent overshoot line.
  15. Click the Compensator Editor tab of the Control and Estimation Tools Manager window to see the resulting compensator, including the gain.

Source:

  1. Control Systems Engineering, Nise

Written by: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

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Análisis de sistemas de control, Lugar geométrico de las raíces, PID

Controlador PD – Proporcional Diferencial – Sistemas de control

Analizamos el funcionamiento, diseño e implementación del controlador PD, Proporcional-plus-Diferencial. El controlador PD se utiliza principalmente para mejorar la respuesta transitoria de un sistema de control.

Compensación en Cascada - Controlador PD 

Ante la inconveniencia de cambiar la estructura física de la planta, y con el fin de cumplir con los requerimientos de diseño de un sistema de control en su etapa transitoria, frecuentemente es necesario agregar polos y zeros a la función de transferencia directa de dicho sistema con el fin de obtener un Lugar Geométrico de las Raíces donde podamos seleccionar una ganancia que permita al sistema cumplir con las exigencias de diseño. Una manera de acelerar el sistema, que generalmente funciona de manera aceptable, es agregar un Zero en el camino de transferencia directa, justo antes de la planta y su controlador original.

Este Zero está representado por un compensador en cascada cuya función de transferencia Gc(s) es:


Esta función, la suma de un diferenciador s y una ganancia pura Zc, es llamada compensación derivativa ideal  (ideal derivative compensation), o controlador PD (Proportional-Derivative). En resumen, una respuesta transitoria que no puede ser alcanzada con un simple ajuste de ganancia (controlador proporcional) puede ser obtenida aumentando la cantidad de zeros del sistema mediante un Controlador PD.

Vamos a utilizar el LGR de la Figura 3 para descubrir como trabaja un Controlador PD. En dicha figura tenemos un LGR para un sistema de control cuya función de transferencia directa G(s) con realimentación unitaria, está dada por:

Si consideramos a K=1, los comandos para trabajar en Matlab serían:

>> s=tf(‘s’);
>> G=1/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> rlocus(G);

Figura 3. Lugar Geométrico de las Raíces (LGR) para G(s)

Suponga que queremos operar el sistema de la Figura 3 con un coeficiente de amortiguamiento ξ=0.4. La Figura 4 muestra que podemos lograr ese coeficiente de amortiguamiento con un simple ajuste de ganancia, para lo cual podemos utilizar un compensador proporcional que establezca una ganancia K=23.7:

>> z=0.4;
>> sgrid(z,0);

Utilizamos click derecho para seleccionar el factor de amortiguamiento deseado:

Figura 4. Localización en el LGR de ξ=0.4 a una ganancia K=23.7 

La Figura 5 nos muestra la respuesta al escalón unitario del sistema de control a lazo cerrado utilizando un controlador proporcional con una ganancia Kp=23.7, con lo que alcanzamos un coeficiente de amortiguamiento ξ=0.4 en el LGR del sistemaSe muestra además el valor de los parámetros más importantes de una respuesta transitoria:

>> G1=23.7/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> sys1=feedback(G1,1);
>> step(sys1);
>> stepinfo(sys1)

Figura 5. Respuesta al escalón unitario del sistema a lazo cerrado, antes de la compensación.

Suponga ahora que queremos mantener el factor de amortiguamiento en el valor ξ=0.4, pero debemos mejorar el tiempo de alzamiento (rise time) y el tiempo de establecimiento (settling time). Es decir, queremos que el sistema sea más rápido. Esa tarea sería imposible utilizando sólo un controlador proporcional porque estamos limitados por el LGR del sistema según consta en las Figuras 3 y 4.

El sistema sin compensar, de la Figura 3, podría transformarse en un sistema compensado mediante la suma de un zero en s= -2. En la Figura 6 vemos como se transforma el LGR, utilizando un compensador en cascada (cascade compensator) cuya función de transferencia Gc(s) es:

>> G2=((s+2))/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> rlocus(G2);

Figura 6. LGR para el sistema compensado.

La Figura 7 nos muestra una vez más que podemos obtener un coeficiente de amortiguamiento ξ=0.4. estableciendo una ganancia de K=51.2:

>> z=0.4;
>> sgrid(z,0);

Utilizamos click derecho para seleccionar el factor de amortiguamiento deseado::

Figura 7. Localización en el LGR de ξ=0.4

La Figura 8 ilustra la respuesta al escalón unitario del sistema de control a lazo cerrado que utiliza el controlador PD de función de transferencia Gc(s), en cascada con un controlador proporcional de ganancia Kp=51.2, con el fin de lograr un ξ=0.4. Se muestra además los parámetros de la respuesta transitoria obtenida:

>> G3=(51.2*(s+2))/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> sys2=feedback(G3,1);
>> step(sys2);
>> stepinfo(sys2)

Figur8 8. Respuesta al escalón unitario del sistema compensado a lazo cerrado. 

Manteniendo un coeficiente de amortiguamiento ξ=0.4, hemos mejorado el Tiempo de Levantamiento  (de 0.6841 s a 0.1955 s) y el Tiempo de Establecimiento  (de 3.7471 s a 1.1218 s). Sin embargo, lo hemos logrado a costa de un mayor Sobrepaso (de 23.3070 a 25.3568) y a costa de un pico más alto (de 0.8672 a 1.1420).

La Figura 9 compara las respuestas antes y después de la compensación PD:

>>step(sys1, sys2)

Figura 9. Respuesta al escalón unitario del sistema antes y después de la compensación.

La Figura 9 muestra también que el valor final del sistema compensado está más cerca del valor de referencia (1), por lo tanto el error en estado estable también ha mejorado después de la compensación PD (de 0.297 a 0.088). Sin embargo, los lectores no deben asumir que, en general, la mejora en la respuesta transitoria siempre produce una mejora en el error de estado estable.

Ahora que hemos visto lo que la compensación PD puede hacer, estamos preparados para diseñar nuestro propio compensador PD para cumplir con especificaciones específicas de diseño para la respuesta transitoria.

1) Dado el sistema de la Figura 10, diseñar un controlador PD que genere un 16% de sobrepaso, y una reducción considerable del tiempo de establecimiento.

Figure 10.

Ejercicio completo en el siguiente link: Diseño de un compensador PD para alcanzar un sobrepaso de 16%

Pero, cómo implementamos una compensación PD?

La compensación PD utilizada hasta ahora para mejorar la respuesta transitoria de un sistema de control, es implementada por un controlador PD (proportional-plus-derivative controller). En la Figura 11 se muestra una manera de implementar la compensación PD. La función de transferencia del controlador PD de la Figura 11 es:

Figure 11. Implementación del controlador PD.

En construcción…

Fuente:

  1. Control Systems Engineering, Nise

Escrito por:

Prof. Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer

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PD Controller – Proportional Derivative – Control System

We discuss the operation, design and implementation of the PD controller, Proporcional-plus-Diferencial. The PD controller is mainly used to improve the transient response of a control system.

Cascade Compensation - PD controller

Sometimes poles and zeros must be added in the forward path to produce a new open-loop function whose root locus goes through the design point on the s-plane, in order to meet design requirements. One way to speed up the original system that generally works is to add a single zero to the forward path.

This zero can be represented by a cascade compensator whose transfer function Gc(s) is:


This function, the sum of a differentiator s and a pure gain Zc, is called an ideal derivative compensation, or Proportional-Derivative PD controller. In summary, transient responses unattainable by a simple gain adjustment (proportional controller) can be obtained by augmenting the system’s poles and zeros with an ideal derivative controller.

Let´s use the Root Locus of Figure 3 to find out how a PD controller works. There, we have the Root Locus of a control system which forward transfer function G(s) with unitary feedback is:

If K=1, the commands in Matlab would be:

>> s=tf(‘s’);
>> G=1/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> rlocus(G);

Figure 3. Root Locus for G(s)

Suppose that we want to operate the system of Figure 3 with a damping ratio ξ=0.4. Figure 4 shows that we can get this damping ratio with a proportional compensator, setting the gain K=23.7:

>> z=0.4;
>> sgrid(z,0);

Use right click to select the damping:

Figure 4. Location in the RL of a gain K=23.7 and ξ=0.4

Figure 5 shows the Step Response of the closed-loop system for Kp=23.7 and ξ=0.4, and the values of the main parameters:

>> G1=23.7/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> sys1=feedback(G1,1);
>> step(sys1);
>> stepinfo(sys1)

Figure 5. Step response of the closed-loop uncompensated system 

Suppose now that we want to mantain the damping ratio ξ=0.4, improving rise time and settling time, making the system faster. That would be imposible using only a proportional controller because we are limited by the Root Locus according to Figures 3 and 4.

The uncompensated system of Figure 3 could becomes a compensated system by the addition of a compensating zero at -2, in Figure 6, using a cascade compensator whose transfer function Gc(s) is:

>> G2=((s+2))/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> rlocus(G2);

Figure 6. Root Locus for the compensated system.

Figure 7 shows that we can get a damping ratio ξ=0.4. setting the gain K=51.2:

>> z=0.4;
>> sgrid(z,0);

Use right click to select the damping:

Figure 7. Location in the RL of  ξ=0.4

Figure 8 shows the Step Response of the closed-loop system for Kp=51.2 and ξ=0.4, and the values of the main parameters:

>> G3=(51.2*(s+2))/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> sys2=feedback(G3,1);
>> step(sys2);
>> stepinfo(sys2)

Figure 8. Step response of the closed-loop compensated system

Mantaining the same damping ratio ξ=0.4, Rise Time has improved (from 0.6841 s to 0.1955 s) and Settling Time has improved (from 3.7471 s to 1.1218 s). However, Overshoot has increased (from 23.3070 to 25.3568) and also the Peak has increased (from 0.8672 to 1.1420). Figure 9 compares graphically both of the responses, before and after the PD compensation:

>>step(sys1, sys2)

Figure 9. Step response of Compensated Vs. Uncompensated System.

Figure 9 also shows that the final value is closer to the reference value (1), so the steady-state error has improved with PD compensation (from 0.297 to 0.088). However, readers must not assume that, in general, improvement in transient response always yields an improvement in steady-state error.

Now that we have seen what PD compensation can do, we are ready to design our own PD compensator to meet a transient response specification.

1) Given the system of Figure 10, design an ideal derivative compensator to yield a 16% overshoot, with a threefold reduction in settling time.

Figure 10.

In construction…

How do we implement the PD controller?

The PD compensator used to improve the transient response is implemented with a proportional-plus-derivative (PD) controller. In Figure 11 the transfer function of the controller is:

Figure 11. Implementation of Proportional-plus-Derivative (PD) controller.

 

Source:

  1. Control Systems Engineering, Nise

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Control System Analysis, Electrical Engineer, PID Control

Design via Root Locus – Improving Transient Response via Cascade compensation

In this article, we discuss the PD controller and Lead Compensation, two ways to improve the transient response of a feedback control system by using cascade compensation. Typically, the objective is to design a response that has a desirable percent overshoot and a shorter settling time than the uncompensated system.

Improving Transient Response - Compensation

We have seen before that setting the gain at a particular value on the root locus yields the transient response dictated by the poles at that point on the root locus. Thus, we are limited to those responses that exist along the root locus. (See Sketching Root Locus with Matlab – Control Systems)

Unfortunately, most of the time the overshoot specification for designing control systems exceed the posibilities of the current root locus. What can we do then?

Rather than change the existing system, we augment, or compensate, the system with additional poles and zeros, so that the compensated system has a root locus that goes through the desired pole location for some value of gain. One of the advantages of compensating a system in this way is that additional poles and zeros can be added at the low-power end of the system before the plant. We should evaluate the transient response through simulation after the design is complete to be sure the requirements have been met.

There are two configurations of compensation mostly used in control systems design: cascade compensation and feedback compensation. These methods are modeled in Figure 1 and Figure 2:

Figure 1. Cascade Compensation of a control system.

With cascade compensation, the compensating network, G1(s), is placed at the low-power end of the forward path in cascade with the plant, Figure 1.

Figure 2. Feedback Compensation of a control system.

With feedback compensation, the compensator, H1(s), is placed in the feedback path, Figure 2.

Both methods change the open-loop poles and zeros, thereby creating a new root locus that goes through the desired closed-loop pole location.

Cascade Compensation - PD controller

As we said before, sometimes poles and zeros must be added in the forward path to produce a new open-loop function whose root locus goes through the design point on the s-plane, in order to meet design requirements. One way to speed up the original system that generally works is to add a single zero to the forward path.

This zero can be represented by a cascade compensator whose transfer function Gc(s) is:


This function, the sum of a differentiator s and a pure gain Zc, is called an ideal derivative compensation, or Proportional-Derivative PD controller. In summary, transient responses unattainable by a simple gain adjustment (proportional controller) can be obtained by augmenting the system’s zeros with an ideal derivative controller.

Let´s use the Root Locus of Figure 3 to find out how a PD controller works. There, we have the Root Locus of a control system which forward transfer function G(s) with unitary feedback is:

If K=1, the commands in Matlab would be:

>> s=tf(‘s’);
>> G=1/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> rlocus(G);

Figure 3. Root Locus for G(s)

Suppose that we want to operate the system of Figure 3 with a damping ratio ξ=0.4. Figure 4 shows that we can get this damping ratio with a proportional compensator, setting the gain K=23.7:

>> z=0.4;
>> sgrid(z,0);

Use right click to select the damping:

Figure 4. Location in the RL of a gain K=23.7 and ξ=0.4

Figure 5 shows the Step Response of the closed-loop system for Kp=23.7 and ξ=0.4, and the values of the main parameters:

>> G1=23.7/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> sys1=feedback(G1,1);
>> step(sys1);
>> stepinfo(sys1)

Figure 5. Step response of the closed-loop uncompensated system 

Suppose now that we want to mantain the damping ratio ξ=0.4, improving rise time and settling time, making the system faster. That would be imposible using only a proportional controller because we are limited by the Root Locus according to Figures 3 and 4.

The uncompensated system of Figure 3 could becomes a compensated system by the addition of a compensating zero at -2, in Figure 6, using a cascade compensator whose transfer function Gc(s) is:

>> G2=((s+2))/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> rlocus(G2);

Figure 6. Root Locus for the compensated system.

Figure 7 shows that we can get a damping ratio ξ=0.4. setting the gain K=51.2:

>> z=0.4;
>> sgrid(z,0);

Use right click to select the damping:

Figure 7. Location in the RL of  ξ=0.4

Figure 8 shows the Step Response of the closed-loop system for Kp=51.2 and ξ=0.4, and the values of the main parameters:

>> G3=(51.2*(s+2))/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> sys2=feedback(G3,1);
>> step(sys2);
>> stepinfo(sys2)

Figure 8. Step response of the closed-loop compensated system

Mantaining the same damping ratio ξ=0.4, Rise Time has improved (from 0.6841 s to 0.1955 s) and Settling Time has improved (from 3.7471 s to 1.1218 s). However, Overshoot has increased (from 23.3070 to 25.3568) and also the Peak has increased (from 0.8672 to 1.1420). Figure 9 compares graphically both of the responses, before and after the PD compensation:

>>step(sys1, sys2)

Figure 9. Step response of Compensated Vs. Uncompensated System.

Figure 9 also shows that the final value is closer to the reference value (1), so the steady-state error has improved with PD compensation (from 0.297 to 0.088). However, readers must not assume that, in general, improvement in transient response always yields an improvement in steady-state error.

Now that we have seen what PD compensation can do, we are ready to design our own PD compensator to meet a transient response specification.

1) Given the system of Figure 10, design PD compensator to yield a 16% overshoot, with a threefold reduction in settling time.

Figure 10.

In construction…

How do we implement the PD controller?

The PD compensator used to improve the transient response is implemented with a proportional-plus-derivative (PD) controller. In Figure 11 the transfer function of the controller is:

Figure 11. Implementation of Proportional-plus-Derivative (PD) controller.

Lead Compensation

Just as the active ideal integral compensator can be approximated with a passive lag
network, an active ideal derivative compensator can be approximated with a passive
lead compensator. When passive networks are used, a single zero cannot be
produced; rather, a compensator zero and a pole result. However, if the pole is
farther from the imaginary axis than the zero, the angular contribution of the
compensator is still positive and thus approximates an equivalent single zero. In
other words, the angular contribution of the compensator pole subtracts from the
angular contribution of the zero but does not preclude the use of the compensator to improve transient response, since the net angular contribution is positive, just as for a single PD controller zero.

The advantages of a passive lead network over an active PD controller are that
(1) no additional power supplies are required and (2) noise due to differentiation is
reduced.

In construction…

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  1. Control Systems Engineering, Nise

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Análisis de sistemas de control, Ingeniería Eléctrica, Lugar geométrico de las raíces

Diseño de la Respuesta Transitoria de un sistema de control vía LGR – Compensación en Cascada

En este artículo, se analizan la Compensación PD y la Compensación Lead, dos formas de mejorar la respuesta transitoria de un Sistema de control con realimentación, mediante el uso del Lugar Geométrico de las Raíces (LGR) y de la compensación en cascada. Por lo general el objetivo consiste en diseñar un respuesta que tenga un porcentaje de sobrepaso deseable y un tiempo de establecimiento más corto que el que tiene el sistema antes de la compensación.

Mejorar el desempeño de la Respuesta Transitoria

Hemos visto antes que, al establecer la ganancia en un valor particular en el lugar geométrico de las raíces, se determina una respuesta transitoria específica, dictada por los polos en ese punto del lugar geométrico. Esto quiere decir que al diseñar una respuesta transitoria estamos limitados a aquellas respuestas que existen a lo largo del lugar geométrico de las raíces. (Ver El lugar geométrico de las raíces con Matlab).

Desafortunadamente, la mayor parte del tiempo los requerimientos de diseño y, en especial, las especificaciones de sobrepaso y tiempo de repuesta para el diseño de sistemas de control, excede las posibilidades del LGR actual. ¿Qué podemos hacer entonces?

En lugar de cambiar el sistema existente, aumentamos o compensamos el sistema con polos y ceros adicionales, de modo que el sistema compensado tenga un LGR que pase por la ubicación deseada del polo para obtener algún valor de ganancia. Una de las ventajas de compensar un sistema de esta manera es que se pueden agregar polos y ceros adicionales en el extremo de baja potencia del sistema, justo antes de la planta. Debemos evaluar la respuesta transitoria a través de la simulación una vez que el diseño esté completo para asegurarnos de que se cumplan los requerimientos exigidos.

Principalmente, existen dos configuraciones de compensación utilizadas en el diseño de sistemas de control: compensación en cascada y compensación por retroalimentación. Estos métodos se modelan en la Figura 1 y la Figura 2:

Figura 1. Compensación en cascada de un sistema de control.

Con la compensación en cascada, la red de compensación, G1(s), se coloca en la zona de baja potencia, justo delante y en cascada con la planta G3(s), o delante del controlador original G2(s) de la planta, como se puede ver en la Figura 1.

Figura 2. Compensación en realimentación de un sistema de control.

Con la compensación de realimentación (feedback compensator), el compensador, H1(s), se coloca en la ruta de realimentación, Figura 2.

Ambos métodos cambian los polos y ceros a lazo abierto, creando así un nuevo LGR a lazo cerrado, que atraviesa la ubicación requerida por las especificaciones de diseño.

La primera técnica que presentada será la compensación derivativa ideal. Se agrega un diferenciador puro a la trayectoria directa del sistema de control con retroalimentación.

Compensación en Cascada - Controlador PD 

Como se señalaba anteriormente, ante la inconveniencia de cambiar la estructura física de la planta, y con el fin de cumplir con los requerimientos de diseño de un sistema de control, frecuentemente es necesario agregar polos y zeros a la función de transferencia directa de dicho sistema con el fin de obtener un Lugar Geométrico de las Raíces donde podamos seleccionar una ganancia que permita al sistema cumplir con las exigencias de diseño. Una manera de acelerar el sistema, que generalmente funciona de manera aceptable, es agregar un Zero en el camino de transferencia directa, justo antes de la planta y su controlador original.

Este Zero está representado por un compensador en cascada cuya función de transferencia Gc(s) es:


Esta función, la suma de un diferenciador s y una ganancia pura Zc, es llamada compensación derivativa ideal  (ideal derivative compensation), o controlador PD (Proportional-Derivative). En resumen, una respuesta transitoria que no puede ser alcanzada con un simple ajuste de ganancia (controlador proporcional) puede ser obtenida aumentando la cantidad de zeros del sistema mediante un Controlador PD.

Vamos a utilizar el LGR de la Figura 3 para descubrir como trabaja un Controlador PD. En dicha figura tenemos un LGR para un sistema de control cuya función de transferencia directa G(s) con realimentación unitaria, está dada por:

Si consideramos a K=1, los comandos para trabajar en Matlab serían:

>> s=tf(‘s’);
>> G=1/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> rlocus(G);

Figura 3. Lugar Geométrico de las Raíces (LGR) para G(s)

Suponga que queremos operar el sistema de la Figura 3 con un coeficiente de amortiguamiento ξ=0.4. La Figura 4 muestra que podemos lograr ese coeficiente de amortiguamiento con un simple ajuste de ganancia, para lo cual podemos utilizar un compensador proporcional que establezca una ganancia K=23.7:

>> z=0.4;
>> sgrid(z,0);

Utilizamos click derecho para seleccionar el factor de amortiguamiento deseado:

Figura 4. Localización en el LGR de ξ=0.4 a una ganancia K=23.7 

La Figura 5 nos muestra la respuesta al escalón unitario del sistema de control a lazo cerrado utilizando un controlador proporcional con una ganancia Kp=23.7, con lo que alcanzamos un coeficiente de amortiguamiento ξ=0.4 en el LGR del sistemaSe muestra además el valor de los parámetros más importantes de una respuesta transitoria:

>> G1=23.7/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> sys1=feedback(G1,1);
>> step(sys1);
>> stepinfo(sys1)

Figura 5. Respuesta al escalón unitario del sistema a lazo cerrado, antes de la compensación.

Suponga ahora que queremos mantener el factor de amortiguamiento en el valor ξ=0.4, pero debemos mejorar el tiempo de alzamiento (rise time) y el tiempo de establecimiento (settling time). Es decir, queremos que el sistema sea más rápido. Esa tarea sería imposible utilizando sólo un controlador proporcional porque estamos limitados por el LGR del sistema según consta en las Figuras 3 y 4.

El sistema sin compensar, de la Figura 3, podría transformarse en un sistema compensado mediante la suma de un zero en s= -2. En la Figura 6 vemos como se transforma el LGR, utilizando un compensador en cascada (cascade compensator) cuya función de transferencia Gc(s) es:

>> G2=((s+2))/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> rlocus(G2);

Figura 6. LGR para el sistema compensado.

La Figura 7 nos muestra una vez más que podemos obtener un coeficiente de amortiguamiento ξ=0.4. estableciendo una ganancia de K=51.2:

>> z=0.4;
>> sgrid(z,0);

Utilizamos click derecho para seleccionar el factor de amortiguamiento deseado::

Figura 7. Localización en el LGR de ξ=0.4

La Figura 8 ilustra la respuesta al escalón unitario del sistema de control a lazo cerrado que utiliza el controlador PD de función de transferencia Gc(s), en cascada con un controlador proporcional de ganancia Kp=51.2, con el fin de lograr un ξ=0.4. Se muestra además los parámetros de la respuesta transitoria obtenida:

>> G3=(51.2*(s+2))/((s+1)*(s+2)*(s+5));
>> sys2=feedback(G3,1);
>> step(sys2);
>> stepinfo(sys2)

Figur8 8. Respuesta al escalón unitario del sistema compensado a lazo cerrado. 

Manteniendo un coeficiente de amortiguamiento ξ=0.4, hemos mejorado el Tiempo de Levantamiento  (de 0.6841 s a 0.1955 s) y el Tiempo de Establecimiento  (de 3.7471 s a 1.1218 s). Sin embargo, lo hemos logrado a costa de un mayor Sobrepaso (de 23.3070 a 25.3568) y a costa de un pico más alto (de 0.8672 a 1.1420).

La Figura 9 compara las respuestas antes y después de la compensación PD:

>>step(sys1, sys2)

Figura 9. Respuesta al escalón unitario del sistema antes y después de la compensación.

La Figura 9 muestra también que el valor final del sistema compensado está más cerca del valor de referencia (1), por lo tanto el error en estado estable también ha mejorado después de la compensación PD (de 0.297 a 0.088). Sin embargo, los lectores no deben asumir que, en general, la mejora en la respuesta transitoria siempre produce una mejora en el error de estado estable.

Ahora que hemos visto lo que la compensación PD puede hacer, estamos preparados para diseñar nuestro propio compensador PD para cumplir con especificaciones específicas de diseño para la respuesta transitoria.

1) Dado el sistema de la Figura 10, diseñar un controlador PD que genere un 16% de sobrepaso, y una reducción considerable del tiempo de establecimiento.

Figure 10.

En construcción…

Pero, cómo implementamos una compensación PD?

La compensación PD utilizada hasta ahora para mejorar la respuesta transitoria de un sistema de control, es implementada por un controlador PD (proportional-plus-derivative controller). En la Figura 11 se muestra una manera de implementar la compensación PD. La función de transferencia del controlador PD de la Figura 11 es:

Figure 11. Implementación del controlador PD.

Lead Compensation

Un compensador PD activo puede aproximarse con un compensador pasivo. Cuando se usan redes pasivas, un solo cero no puede ser producido. Más bien, se utiliza un compensador con un cero y un  polo. Sin embargo, si el polo está más lejos del eje imaginario que el cero, la contribución angular del compensador sigue siendo positivo y, por lo tanto, se aproxima a un solo cero equivalente al producido por un PD.

Es decir, la contribución angular del polo compensador se resta de la contribución angular del cero, pero no excluye el uso del compensador para mejorar la respuesta transitoria, ya que la contribución angular neta es positiva, al igual que para una
controlador PD de un solo cero.

Las ventajas de una red pasiva sobre un controlador de PD activo son (1) que no se requieren fuentes de alimentación adicionales y (2) que el ruido debido a la diferenciación es reducido.

En construcción…

Fuente:

  1. Control Systems Engineering, Nise

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