Identificación Paramétrica de un Servomecanismo Mediante un Algoritmo de Mínimos Cuadrados Modificado

Resumen: En este trabajo se realiza un análisis comparativo entre algoritmos de identificación en línea y fuera de línea en la estimación de parámetros de un modelo que describe a un servomecanismo de CD de cuatro parámetros. Los algoritmos bajo estudio son los métodos gradiente, mínimos cuadrados y mínimos cuadrados modificado. Estos se prueban en un prototipo de laboratorio con el fin de estimar dicho modelo. La idoneidad de los parámetros estimados se evalúa mediante su empleo en una ley de control que tiene como fin el seguimiento de una trayectoria variante en el tiempo.

¿Cómo citar?

Abraham Rivera, Luis Luna & Rubén Garrido. Identificación Paramétrica de un Servomecanismo Mediante un Algoritmo de Mínimos Cuadrados Modificado. Memorias del Congreso Nacional de Control Automático, pp. 51-56, 2021.

Palabras clave

Servomecanismo de CD, identificación paramétrica, método gradiente, método de mínimos cuadrados, seguimiento de trayectoria

• Abdulle, A. and Wanner, G. (2002). 200 years of least squares method. Elemente der Mathematik, 57(2), 45– 60.
• Astrom, K.J. (1968). Lectures on the identification problem. The least square method. Division of Automatic Control. Lund Institute of Tecnology, Lund, Sweden.
• Bodson, S.S.M. (1989). Adaptive control : stability, convergence, and robustness. Prentice-Hall information and system sciences series.; Prentice Hall advanced reference series., Engineering. Prentice Hall.
• Cantera, L.A.C., Luna, L., Vargas-Jarillo, C., and Garrido, R. (2019). Parameter estimation of a linear ultrasonic motor using the least squares of orthogonal distances algorithm. In 2019 16th International Conference on Electrical Engineering, Computing Science and Automatic Control (CCE), 1–6. IEEE.
• Garrido, R. and Concha, A. (2012). An algebraic recursive method for parameter identification of a servo model. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 18(5), 1572–1580.
• Hu, Y. and Wu, J. (2021). Online identification method for a system with unknown varying time-delay and parameter. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 01423312211022447.
• Hu, Y., Wu, J., and Zeng, C. (2020a). Online identification of time-varying delay systems under relaxed input conditions. Electronics Letters, 56(24), 1317–1320.
• Hu, Y., Wu, J., and Zeng, C. (2020b). Robust adaptive identification of linear time-varying systems under relaxed excitation conditions. IEEE Access, 8, 8268–8274.
• Jean-Jaques Slotine, W.L. (1991). Applied Nonlinear Control. Pearson.
• Jinbo Wu, WenjianHuang, Y.S..J.Z. (2016). Robust adaptive identification of linear time-varying systems with modified least-squares algorithm.
• Karl J. Astrom, B.W. (1994). Adaptive control. Dover Publications, 2 edition.
• Lennart, L. (1999). System identification: theory for the user, volume 28.
• Lozano R., D.D..M.R. (2000). Identification of linear time-varying systems usind a modified least squares algorithm. Automatic, 36, 1009–1015.
• Luna, L. and Garrido, R. (2018). On the equivalence between p+dob and set point weighted pi controllers for velocity control of servodrives under load disturbances. In 2018 XX Congreso Mexicano de Robótica (COMRob), 1–6.
• Ramírez, A., Garrido, R., and Mondi´e, S. (2015). Velocity control of servo systems using an integral retarded algorithm. ISA transactions, 58, 357–366.
• Sun, P.A.I.J. (2012). Robust Adaptive Control. Courier corporation edition.
• Wu, J., Zhao, J., and Wu, D. (2018). Indirect adaptive robust control of nonlinear systems with time-varying parameters in a strict feedback form. International Journal of Robust and Nonlinear Control, 28(13), 3835– 3851.