Control predictivo basado en GPIO para sistemas no lineales de accionamiento completo bajo perturbaciones puntuales.

Área de la Ciencia:

• Ingeniería de Sistemas de Control Ingeniería de Sistemas de Control
• Dinámica de sistemas no lineal Dinámica de sistemas no lineal
• Robótica y automatización.

Sus antecedentes:

• Las perturbaciones acumuladas, que abarcan las incertidumbres del modelo y los factores externos, plantean desafíos significativos en el control de los sistemas no lineales.
• Las estrategias de control existentes a menudo tienen dificultades para estimar y predecir con precisión las perturbaciones, lo que limita el rendimiento del seguimiento.
• Los enfoques del sistema de accionamiento completo (FAS, por sus siglas en inglés) ofrecen potencial para un control mejorado, pero requieren mecanismos robustos de rechazo de perturbaciones.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una estrategia de control de seguimiento anti-perturbación para sistemas no lineales sujetos a perturbaciones agrupadas.
• Presentar un novedoso marco de control predictivo de un sistema totalmente actuado (FAS) integrado con un observador integral proporcional generalizado (GPIO).
• Para garantizar la estabilidad limitada y garantizar el rendimiento de seguimiento deseado en presencia de incertidumbres y perturbaciones externas.

Principales métodos:

• Se formuló un modelo de sistema no lineal de tiempo discreto orientado al control dentro del marco FAS.
• Un Observador Generalizado Proporcional-Integral (GPIO) fue diseñado para una estimación precisa de perturbaciones a tanto alzado utilizando un supuesto menos conservador.
• Se construyó un modelo de predicción de FAS incremental (IFAS) que incorpora una vista previa de la perturbación a través de una nueva ecuación diofantina.

Principales resultados:

• El GPIO logró una estimación precisa de las perturbaciones acumuladas, lo que permite una previsión efectiva de las perturbaciones.
• El modelo de predicción de IFAS facilitó las predicciones de varios pasos para el diseño óptimo del controlador.
• Se derivaron rigurosamente las condiciones suficientes para la estabilidad limitada y el rendimiento de seguimiento del FAS de circuito cerrado.

Conclusiones:

• El control predictivo de FAS basado en GPIO propuesto aborda efectivamente los problemas de control de seguimiento anti-perturbación en sistemas no lineales.
• El método desarrollado proporciona una solución factible y robusta, validada por su aplicación al control de actitud de naves espaciales.
• Este enfoque mejora la resiliencia del sistema de control contra las incertidumbres del modelo y las perturbaciones externas.