Diseño de un sistema de control de posición óptimo multivariable para un manipulador robótico esférico

Abstract

La presente tesis trata sobre el diseño y simulación de un Sistema de Control Optimo Multivariable para un Manipulador Robótica Esférico (SRM) de dos grados de libertad. El sistema está compuesto de una tarjeta “PWM + Amplificador de Potencia“ (dos unidades), una tarjeta sensora compuesta por un par de decodificadores de cuadratura y dos unidades de contadores de 16 bits, una tarjeta de adquisición de datos LAB-PC+ de NATIONAL INSTRUMENTS insertada en el slot del PC, y dos servomotores DC con codificadores incrementales, localizados en la base y brazo del robot, respectivamente. En el extremo del brazo se ha colocado un efector final constituido por una pinza accionada por un motor paso a paso de 6 hilos. La configuración de la primera versión del sistema de control combina en el diseño la representación del modelo no lineal del proceso, un observador de estados no lineal (NSO) para estimar los estados del proceso, y un controlador de realimentación de estados proporcional integral (PISFC: Proportional-Integral State Feedback Controller). Por consiguiente, el objetivo del control óptimo es encontrar una función de fuerza de control u capaz de minimizar la diferencia entre el vector de salida del proceso y el vector de trayectoria deseada r, a pesar de la presencia de los parámetros inciertos y de las perturbaciones estocásticas gaussianas. Después de cada tiempo de muestreo, el NSO estima los estados del proceso x usando la data proporcionada por el vector de entrada u y el vector de salida y del proceso. El Controlador por realimentación de estados toma el vector de estados estimado x y la integral de la salida y para calcular el vector de control u, requerido para controlar las posiciones del SRM, o sea, lograr que las salidas del SRM se hagan iguales a las referencias en tiempo estable. El diseño de la segunda versión comprende la aplicación de la estrategia de Control Optimo Proporcional Integral con Observador Optimo Discreto, con los mismos objetivos que en el diseño de la primera versión.