Informe Labo2 Control Avanzado
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UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO
“UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO ” FACULTAD DE INGENIERIA ELECTRICA Y ELECTRONICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA ELECTRONICA
FACULTAD DE INGENIERIA ELETRICA Y ELECTRONICA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA ELECTRONIA
LABORATORIO LABORATORIO II INFORME FINAL
CURSO:
CONTROL AVANZADO
PROFESOR: ING.
RAUL BENITES S.
ALUMNO:
Bernaola Campos Yuli
López Feliz David
Navarro Panduro, Giancarlo
100724A
Pérez Obregón Bryan
100682G
CICLO:
100745I 100694E
2014A
AÑO: 2014 CONTROL AVANZADO
Laboratorio II
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CONTROL AVANZADO
INFORME DE LABORATORIO II (Semestre 2014-A) I. OBJETIVOS
Implementar un circuito sensor y actuador (driver) para la toma de datos de velocidad de un motor DC con encoder.
Aplicar técnicas de identificación no paramétrica para obtener los parámetros de un motor dc y el modelo lineal correspondiente.
II. BREVE DESCRIPCION DEL LABORATORIO El desarrollo del laboratorio tiene por finalidad hacer la toma de datos de la velocidad del motor DC, asimismo obtener la función de transferencia a partir de la gráfica de respuesta. El motor DC posee un encoder óptico en el cual existen pulsos a determinada frecuencia. Estos pulsos serán enviados a un circuito sensor de velocidad (conversor de frecuencia a voltaje) implementado con el CI LM331 para hacer la respectiva conversión a voltaje. Se dispone también de un circuito tipo Darlington para amplificar la corriente que moverá al motor. La adquisición de datos se realizó a través de una interface entre el Arduino y Labview (LIFA), permitiendo de esta manera la toma de datos entregada por el motor y posteriormente graficar su respuesta. Finalmente, con la ayuda del „IDENT‟ de MatLab se obtuvo la función de transferencia
del motor. III. MATERIALES
1 Motor DC con encoder
1 CI LM331
Resistencias
Capacitores
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2 Transistores TIP 31
1 Opto acoplador 4N28
Arduino Uno
III. PROCEDIMIENTO 1) Implementar un circuito sensor de velocidad para el motor DC con encoder óptico incorporado (servomotor). Se diseñó e implemento el siguiente circuito sensor de velocidad basado en el CI LM331.
Figura 1: Circuito sensor de velocidad con el CI LM331
El circuito de la figura 1 es el conversor de frecuencia a voltaje con el CI LM331. Mediante este circuito haremos la conversión de la frecuencia (pulsos a la salida de un canal del encoder) para obtener un voltaje que tendrá relación directa con la frecuencia y por ende con la velocidad del motor. Para el armado del circuito se consideró los siguientes materiales:
R1=68K Ohm, R2=10k Ohm, R3=6.8k Ohm, R4=10k Ohm, R5=12k Ohm, R6=100k Ohm.
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C1=1uF, C2=470pF, C3=10uF.
Potenciómetro=5k Ohm. (Este variara el voltaje en estado permanente que se obtendrá)
A través del capacitor C3=10uF podemos variar la forma de la salida del voltaje obtenido en el conversor (pin1). 2) Implementar el circuito actuador (driver) con el cual arrancara el motor, permitiendo así que el encoder óptico del motor pueda entregar
información
de
velocidad
al
circuito
sensor
de
velocidad. Para la etapa de potencia (driver) se tiene la configuración tipo Darlington con transistores TIP 31.
Figura 2: Circuito Darlington
Este circuito será importante para la adquisición de datos que se realizara con el Arduino Uno. Como se puede observar en la figura 2 tenemos un ADC1 (de la figura 1) y un ADC2 (voltaje obtenido en convertidor de F-V, pin1).
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3) Editar un programa en Labview que permita adquirir datos del circuito sensor velocidad (DAQ Assitant), para lo cual debe considerarse un VI de almacenamiento de datos (Write to Measurement file). Asimismo, considere otro VI para generación de señales para activar el motor (DAQ Assitant). Mediante LIFA (Labview Interfase for Arduino) se realizó la adquisición de datos. Se creó un programa en Labview conformado por dos bloques „while‟.
Bloque 1: En este bloque se adquieren los datos provenientes del Arduino. Aquí se grafica la señal utilizando el Waveform chart.
Figura 3: Primer bloque „while‟
Bloque 2: El segundo bloque es para crear un archivo en Excel en el cual se almacenaran los datos que se van obteniendo de la adquisición. El tiempo de almacenamiento en Excel
es cada 20ms y dicho tiempo esta
previamente definido en Labview.
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Figura 4: Segundo bloque „while‟
Figura 5: Bloques 1 y 2
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Figura 6: Interfaz creada en Labview
4) Utilice MatLab para llamar al archivo de datos del Labview, plotear
con
el
comando
plot,
y
aplicar
identificación
no
paramétrica. (Sugerencia: Usar identificación por respuesta al escalon). INICIANDO “IDENT” Donde “pulsos” será nuestra entrada y “motor” nuestra salida. Un punto importante es que ambas matrices tengan la misma cantidad de datos.
Figura 7: Ventana (Variable Editor DAT)
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Tipeamos el comando “ident” en el comando y se abre una ventana como el que se muestra en la imagen.
Figura 8: Herramienta de identificación del sistema
Ahora en la opción 1 elegimos “import data” y se nos aparecerá una nueva ventana donde el opción 2 escribimos el vector “y2” en input y “u2” en output.
Figura 9: Import Data
En la tercera opción en “Starting time” iniciamos con “0” y en “Sampling interval” se pondrá la velocidad de muestreo, este valor lo obtenemos de la siguiente forma: calculamos el tamaño del vector “y2” y el tiempo que toma nuestra toma de datos ” Tt” y luego lo dividimos (Tt/y2).
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Luego de ello le damos a “import” . Nos aparecerá una ventana como la que vemos en la imagen y seleccionamos “Process Models”
Figura 10
Como se observa en la ilustración, la opción uno escogemos “Process Model” , se nos abrirá una nueva ventana como en la figura, en la opción elegimos el número” 2” y en la opción 3 deseleccionamos el “delay” y por ultimo le damos a “Estimate”.
Figura 11: Modelo de Proceso
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Ahora damos doble clik sobre “P2” y se aparecerá otra ventana donde nos indica los valores de la ecuación del motor.
Figura 12: Valores de la ecuación del motor
5) Presente el modelo de función de transferencia del motor DC. Para este caso se obtuvo lo siguiente: 0.97664 =1.0289 =0.024362
De donde, finalmente:
6) Comente sus resultados
La herramienta de interfaz Arduino- Labview (LIFA) nos permitio hacer la adquisicion de datos, obteniendo los resultados esperados para una aproximacion de la funcion de transferencia de segundo orden para el motor, donde el IDENT de MatLab nos proporciona el porcentaje de exactitud.
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