Resumen

El péndulo invertido ha sido un sistema de gran interés en el área del control y la academia; el modelado de este sistema presenta muchas dificultades asociadas a problemas de control en el mundo real. En este trabajo se expone una manera diferente de desarrollar una estrategia de control del sistema en mención, partiendo del diseño e implementación del sistema péndulo rotacional, pasando por su modelado utilizando estrategias de identificación de sistemas basados en métodos de inteligencia artificial, específicamente redes neuronales (N-FIR), y, finalmente, realizando la etapa de control por sintonización difusa a diferentes condiciones físicas provocadas en el péndulo (cambio de longitud y/o masa), siendo validados sobre el sistema real desarrollado, con buenos resultados.

I. INTRODUCCIÓN

En la actualidad se han generado sistemas muy complejos que requieren controladores altamente sofisticados para cumplir con el desempeño correcto bajo condiciones adversas. En ocasiones, la falta de conocimiento preciso acerca de algunos procesos es una problemática, debido al hecho de que los parámetros y la estructura de los sistemas cambian de manera significativa e impredecible, es decir, tienen una dinámica cambiante a través del tiempo [1-2].

Desde el punto de vista del control clásico, el desarrollo de controladores se diseña de acuerdo con el modelo matemático del sistema físico; se elige un modelo matemático que se asemeje al comportamiento de la dinámica del proceso, y de esta manera se aplican las técnicas de control. De tal manera que para un sistema dinámico cambiante la complejidad de diseñar un sistema de control bajo este tipo de circunstancias lleva a técnicas muy sofisticadas y rigurosas.

En este sentido, el péndulo invertido es un ejemplo paradigmático de un problema de ingeniería; un problema ante el cual el ingeniero, para alcanzar el objetivo propuesto, recurre a una síntesis entre las soluciones a los diferentes subproblemas en los que se descompone un proceso complejo. Estas distintas soluciones comprenden desde aspectos de concepción hasta cuestiones de implantación (que en este caso se traducen en la elección de sensores adecuados y en un sistema informático adecuado para procesar la información correspondiente). La labor del ingeniero consiste en integrar creativamente todos estos elementos y diseñar una solución concreta y eficiente al problema propuesto. Es notable observar que, en ese sentido, el péndulo invertido, siendo un sistema relativamente simple, aporta un ejemplo de máquinas mucho más complejas, como puede ser un robot o un automóvil [3-5].

De acuerdo con lo mencionado anteriormente, para el presente trabajo se desarrollaron varias etapas que permitieron implementar el control de un péndulo invertido (prototipo diseñado por los autores) más eficiente y preciso; se partió del diseño e implementación del sistema péndulo rotacional; luego se modeló, utilizando estrategias de identificación de sistema basados en métodos de inteligencia artificial, específicamente redes neuronales, y, finalmente, se realizó la etapa de control por auto-sintonización difusa a diferentes condiciones físicas provocadas en el péndulo (cambio de longitud y/o masa), siendo validados sobre el sistema real desarrollado.

• Materias:Lógica difusa Inteligencia artificial Sistemas de control inteligente
• Subjects:Fuzzy logic Artificial intelligence Intelligent control systems
• Palabras claves:Inteligencia artificial; Péndulo invertido; Control inteligente; Identificación de sistemas; Sintonización difusa.
• Keywords:Artificial intelligence; Inverted pendulum; Intelligent control; System identification; Fuzzy tuning.